地下水位监测冗余数据去除算法研究与应用

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针对目前地下水位监测方法中利用普通监测井监测带来的数据冗余问题,提出了一种新的水位监测算法。该算法综合了有效带宽法、算术平均法、时间序列分析法、权重分配等方法的优点,采用有效带宽法和算术平均法获得有效水位点和计算基准点,运用时间序列分析法建立了小时间段数据预测模型,并在此基础上修正预测模型,使用权重分配法获得了近似水位点,并将该算法应用于太原市小店区龙堡村井。结果表明,该算法有效去除了冗余数据,增加了观测数据的可靠性,为后续水位深度分析和研究奠定了良好的基础。 Aiming at the problem of data redundancy caused by common monitoring well monitoring in the current groundwater level monitoring method, a new water level monitoring algorithm is proposed. The algorithm combines the advantages of effective bandwidth method, arithmetic average method, time series analysis method and weight distribution method. The effective water level and arithmetic average method are used to obtain effective water level points and calculate reference points. Time series analysis method is used to establish a small time Based on this, the prediction model is modified and the approximate water position is obtained by using the weight distribution method. The algorithm is applied to Longbao Village well in Xiaodian District of Taiyuan City. The results show that this algorithm effectively removes the redundant data and increases the reliability of the observed data, which lays a good foundation for the subsequent water depth analysis and research.
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