基于LV-DBSCAN算法的大坝安全监测数据异常检测

作     者：戴领 李少林 刘光彪 纪传波 段国学 DAI Ling;LI Shaolin;LIU Guangbiao;JI Chuanbo;DUAN Guoxue

作者机构：长江设计集团有限公司湖北武汉430010 长江勘测规划设计研究有限责任公司湖北武汉430010 

出 版 物：《人民长江》 (Yangtze River)

年 卷 期：2024年第55卷第1期

页      面：236-241页

学科分类：081504[工学-水利水电工程] 08[工学] 0815[工学-水利工程] 

基　　金：湖北省博士后创新实践岗位项目(2022CXGW003) 长江勘测规划设计研究有限责任公司自主创新项目(CX2019Z18,CX2020Z46) 

主　　题：大坝安全监测 异常值 局部变化异常系数法(LV) 密度聚类算法(DBSCAN) 置信度 

摘      要：大坝安全监测数据原始序列中常存在异常测值,极大影响了大坝安全监测资料分析的可靠性和准确性。为此,在分析异常值特性及传统异常检测方法优缺点的基础上,分别从局部与整体角度研究监测数据异常检测方法。首先针对多重局部异常系数法要求数据序列较长且数据等时间间距等缺陷,提出了局部变化异常系数法(LV)及局部方法与整体方法协同判别策略;进一步引入密度聚类算法(DBSCAN),提出了兼顾数据整体与局部特性的LV-DBSCAN异常检测方法。以某混凝土重力坝两垂线测点顺流向位移监测数据为实例,对比分析了不同方法在不同类型数据集上的检测精度。研究结果表明,所提LV-DBSCAN方法适用性更广,准确率更高,误判率更低。