【摘 要】
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数字孪生智慧水利感知网络返回的自动化监测数据具有监测频次高、数据量大、异常值多的特点，传统数据清洗方法难以满足数据预处理精度要求。针对该问题，提出利用奇异谱分析（Singular Spectrum Analysis, SSA）对数据序列进行重构，并根据3σ准则对实测值及重构数据之间的残差序列进行统计检验，从而实现数据异常值自动识别的数据清洗方法。依托工程实例对该方法的有效性及可应用性进行校验，结果
【基金项目】
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水利部重大科技项目（SKS-2022152）；
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数字孪生智慧水利感知网络返回的自动化监测数据具有监测频次高、数据量大、异常值多的特点，传统数据清洗方法难以满足数据预处理精度要求。针对该问题，提出利用奇异谱分析（Singular Spectrum Analysis, SSA）对数据序列进行重构，并根据3σ准则对实测值及重构数据之间的残差序列进行统计检验，从而实现数据异常值自动识别的数据清洗方法。依托工程实例对该方法的有效性及可应用性进行校验，结果显示，构建的3σ-SSA分析数据清洗方法具有易于实现自动化、对环境量数据依赖度低、处理异常值较多的自动化监测数据仍保持较高准确性等特点。目前已依托国内某水库数字孪生建设工程，在该水库的大坝智慧安全监测系统中得到成功应用。
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