【摘 要】
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针对大坝原始监测数据不完整、难以融合多测点数据诊断大坝整体性态问题,提出采用概率主成分分析(PPCA)对测值不完整的原始监测数据进行重构,提取表征大坝整体性态的概率主成分(PPC),并建立了PPC监控模型。算例表明,PPCA能够有效地从不完整监测数据中提取关键信息,PPC监控模型能够高精度地实时监控大坝整体性态。
【基金项目】
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江西省教育厅科学技术研究项目(GJJ190970)。
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针对大坝原始监测数据不完整、难以融合多测点数据诊断大坝整体性态问题,提出采用概率主成分分析(PPCA)对测值不完整的原始监测数据进行重构,提取表征大坝整体性态的概率主成分(PPC),并建立了PPC监控模型。算例表明,PPCA能够有效地从不完整监测数据中提取关键信息,PPC监控模型能够高精度地实时监控大坝整体性态。
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