基于SVM-MCD的大坝变形监测数据异常值判定

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摘要： 变形是最能直观反映混凝土坝运行性能的宏观效应量。考虑到监测数据异常值对监控模型精度与大坝安全性态诊断的不利影响，提出了一种基于支持向量机的混凝土坝变形监测数据异常值判定方法。在分析混凝土坝原型变形监测数据显性异常点的基础上，通过构建基于支持向量机理论（SVM）的高精度计算体系，充分利用结果效应量与驱动环境量之间的映射交互关系，结合最小协方差矩阵（MCD）稳健估计理论对残差序列进行异常值判定，而后将其异常确定值进行有机性替代处理，解决了内蕴复杂环境干预的监测信息挖掘难点。（剩余12932字）

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