【摘 要】
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土石坝渗流观测数据中包含着监测系统本身噪声和外界干扰的影响,卡尔曼滤波算法可以去除数据中的测量噪声,还原真实数据,是一种对系统状态进行最优估计的算法.在建立传统统计
【机 构】
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宜兴市横山水库管理所; 南京水利科学研究院; 水利部大坝安全管理中心;
【基金项目】
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国家重点研发计划课题（编号：2016YFC0401608）;中央级公益性科研院所基本科研业务费专项资金重点项目（编号：Y717007,Y718008,Y719001,Y719011）;中央级公益性科研院所基本科研业务费专项资金科研创新团队建设项目（编号：Y717012）
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土石坝渗流观测数据中包含着监测系统本身噪声和外界干扰的影响,卡尔曼滤波算法可以去除数据中的测量噪声,还原真实数据,是一种对系统状态进行最优估计的算法.在建立传统统计监控模型基础上,引入卡尔曼滤波算法.滤波过程中状态向量即为监控模型的回归系数,观测方程为监控模型本身,通过对模型的优化达到对测量值的最优估计.该优化模型精度比传统最小二乘回归统计模型更高,并在工程实例中得到验证;当需要处理较多数据时,该优化模型建模效率明显高于最小二乘法.
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