【摘 要】
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粗差的存在会对大坝安全监测的结果造成较大的影响,而现今传统的粗差识别方法还存在着操作繁琐、应用数据类型有限、易少判误判等缺陷。因此,为了弥补传统粗差识别方法的不足
【基金项目】
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国家重点研发计划“水库大坝安全诊断与智慧管理关键技术与应用——大型复杂水工结构性能演化测试装备与智能诊断技术”(2018YFC0407102)
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粗差的存在会对大坝安全监测的结果造成较大的影响,而现今传统的粗差识别方法还存在着操作繁琐、应用数据类型有限、易少判误判等缺陷。因此,为了弥补传统粗差识别方法的不足,提高粗差识别的效率,采取了借鉴人工免疫的工作模式对监测数据进行分层打分的方法,将其与现有粗差检验方法结合,提出并设计出基于人工免疫模式的多层粗差检验法。以实际工程大坝水平位移监测数据的粗差识别为例,对工程的水平位移监测数据进行粗差识别。算例验证结果表明:这种新型的多层粗差检验法对大容量数据的粗差识别操作更为简便、效率更高。与传统粗差识别相比,其
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