辛俊龙，葛 静，朱斯杨，周子玉

(1.中电建电力检修工程有限公司，四川 乐山 614000；2.中电建水电开发集团有限公司，四川 成都 610096；3.四川省遂宁市水利局，四川 遂宁 629000；4.四川大学 水力学与山区河流开发保护国家重点实验室 水利水电学院，四川 成都 610065)

连续、完整、可靠的监测数据序列是大坝安全在线监控和运行性态评价的前提和基础[1]。监测设备故障导致安全监测中断、监测数据明显错误被剔除未及时复测等，常造成安全监测数据序列的不连续，无法反映数据缺失时段的大坝运行性态，有必要对缺失时段的数据进行修补[2]。目前大坝安全监测缺失数据修补一般基于历史监测数据序列，常见方法包括数学修补方法[3- 5]和考虑相关环境量影响的多元统计回归模型修补方法[6- 8]。数学修补法较简单，从历时数据变化规律推测缺失时段的数据分布规律，当缺失数据较少时，数据修补精度较高，而缺失数据较多时，其修补精度较低。多元回归模型在大坝安全监测缺失数据修补中应用最广泛，能综合考虑工程的结构特点、测值与环境量的相关关系等因素，该方法的缺失数据修补精度依赖于回归模型本身的拟合精度，当模型复相关系数较低时，缺失数据修补精度一般较低。针对常用缺失数据修补方法在缺失比例高、模型拟合精度差等情况下精度较差的问题，本文基于偏最小二乘回归基本原理，引入迭代修补思路，提出基于偏最小二乘回归的缺失数据迭代修补方法，并结合实际工程，分析其适用性，校验其修补精度。……