基于影響因子分解法的大壩監(jiān)測數(shù)據(jù)異常檢測算法

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摘要：如何快速檢測出大壩安全監(jiān)測系統(tǒng)內(nèi)的異常數(shù)據(jù)（例如粗差和告警值）對于大壩安全運行具有極其重要的意義，但傳統(tǒng)方法容易漏檢較小數(shù)值異常而對后續(xù)建模產(chǎn)生不利影響。提出了一種基于影響因子分解的異常值檢測方法，通過快速小波變換及離散傅里葉變換提取監(jiān)測序列中的顯著趨勢與周期，剝離環(huán)境因子的影響，構(gòu)建余項序列，并結(jié)合小概率事件思想準確判定余項序列中保留的異常值，從而精確檢測出監(jiān)測序列中較小數(shù)值異常。（剩余9777字）