基于卡爾曼濾波的遺傳蟻群混合算法優化改進云模型的滲流監測異常值識別

摘要： 大壩安全監測序列中廣泛分布異常值，對其進行篩選與辨識是判定大壩運行性態的前提。傳統的基于回歸模型的異常識別方法會對監測數據造成正常值誤判或者異常值漏判的情況。針對上述問題，將監測數據序列結合卡爾曼濾波方法去除噪聲項，并以測值的日變化速率代替去噪后的數據，從而保留數據真實的演變軌跡，再結合云模型，建立基于日變化速率的改進云模型。同時采用遺傳蟻群混合算法對改進云模型的閾值進行優化。... （共7頁）