【摘 要】
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针对大坝安全监测数据质量评价效率低下、智慧化不足等难题，为了满足大坝高频率自动化采集的实时数据质量评价需要，从准确性、完整性、时效性和连续性4个方面出发提出了6项评价因子及由相关评价规范构成的安全监测历史数据质量评价标准，通过基于AUC值改进的随机森林算法建立了大坝安全监测历史数据质量评价算法，并将该算法应用于新疆柳树沟面板堆石坝多年安全监测历史数据评价。结果表明：通过AUC值改进的随机森林算法优
【基金项目】
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国家重点研发计划项目（2022YFC3005502）； 国家自然科学基金项目（51979174）;国家自然科学基金联合基金项目（U2040221）； 中央级公益性科研院所基本科研业务费专项资金项目（Y321004）；
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针对大坝安全监测数据质量评价效率低下、智慧化不足等难题，为了满足大坝高频率自动化采集的实时数据质量评价需要，从准确性、完整性、时效性和连续性4个方面出发提出了6项评价因子及由相关评价规范构成的安全监测历史数据质量评价标准，通过基于AUC值改进的随机森林算法建立了大坝安全监测历史数据质量评价算法，并将该算法应用于新疆柳树沟面板堆石坝多年安全监测历史数据评价。结果表明：通过AUC值改进的随机森林算法优于原始算法，在特征属性数量取3时效果最好，测试集的泛化误差最小仅为0.019 5,平均准确率稳定在96.97%附近，10折交叉验证平均准确率达到97.77%,证明了该算法的可行性。
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