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大坝位移监测中的粗差剔除方法
论文题目：大坝位移监测中的粗差剔除方法
摘要：
大坝位移监测是确保大坝结构安全稳定运行的重要手段之一。然而，由于各种环境和测量因素的干扰，位移监测数据往往会受到粗差的影响。因此，粗差剔除是大坝位移监测中必不可少的一项工作。本文对大坝位移监测中常用的粗差剔除方法进行了综述和比较，包括统计学方法、模型拟合方法和滤波方法等，以期为大坝位移监测数据的精确分析提供参考。
关键词：大坝位移监测；粗差剔除；统计学方法；模型拟合方法；滤波方法
Abstract:
Displacementmonitoringisoneoftheimportantmeanstoensurethesafetyandstableoperationofdams.However,thedisplacementmonitoringdataisoftenaffectedbyoutliersduetovariousenvironmentalandmeasurementfactors.Therefore,outlierremovalisessentialindamdisplacementmonitoring.Thispaperreviewsandcomparescommonoutlierremovalmethodsindamdisplacementmonitoring,includingstatisticalmethods,modelfittingmethods,andfilteringmethods,inordertoprovidereferencesforaccurateanalysisofdamdisplacementmonitoringdata.
Keywords:damdisplacementmonitoring;outlierremoval;statisticalmethods;modelfittingmethods;filteringmethods
1.引言
大坝是重要的水利工程设施，其结构的安全性和稳定性对于防洪、灌溉和发电等方面具有重大意义。在大坝运行期间，监测大坝的位移变化是确保其结构安全的关键环节。然而，由于测量仪器的误差、环境条件的变化以及土质材料的特性等各种因素，大坝位移监测数据常常会受到噪声的影响，从而产生粗差。
...
6.结论
大坝位移监测中的粗差剔除是实现准确分析的重要步骤。本文综述了常见的统计学方法、模型拟合方法和滤波方法，并对它们的原理、特点和适用场景进行了比较和分析。统计学方法可以通过对数据的分布进行假设和检验来剔除异常值，但对数据的分布形态要求较高。模型拟合方法基于对数据的拟合程度进行剔除，适用于已有一定模型假设的情况。滤波方法能够通过抑制高频分量来剔除粗差，但需要选取合适的滤波器和参数。不同的方法在不同的场景中具有各自的优势和局限性，选择合适的方法需要综合考虑具体监测需求和数据特点。
大坝位移监测中的粗差剔除不仅能提高大坝位移数据的准确性，还为大坝结构安全评估和预警提供了重要的依据。随着传感器技术和数据处理方法的不断发展，粗差剔除方法也将得到进一步的改进和优化。如何结合多种方法，进一步提高精确性和可靠性，是未来工作的一个重要方向。总之，大坝位移监测中的粗差剔除方法对于保障大坝结构的安全稳定运行具有重要意义。
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