乔天诚，佟大威，王佳俊，关 涛，吴斌平

(天津大学 水利工程仿真与安全国家重点实验室，天津 300072)

1 研究背景

目前，水利工程建设已逐步趋于智能化。由于在大坝建设过程中的压实质量实时评价可有效弥补事后评价的低时效性，极大提升工程质量的控制水平与效率，因而其评价方法得到了广泛研究[1-2]。筑坝碾压监控系统可实现对施工过程的有效控制，为压实质量评价奠定数据基础，因此该系统已普遍应用于大坝施工过程[3-5]。但碾压监控系统仅侧重对碾压速度的整体把控，即动态采集与调整，却未实现对碾压速度异常值的检测与修正，因而无法保障所采集的碾压速度数据的质量。

大坝填筑碾压速度是评价其压实质量的重要指标[6-7]，在监控过程中，碾压速度的本质是依托GPS(global positioning system)定位设备采集的连续时间序列，但GPS定位设备存在定位漂移、数传延迟等问题，且人为因素与仓面平整度也会导致数据异常。异常值不仅会影响碾压速度的数据质量，还易降低压实质量的评价精度，但当前尚缺乏相关分析方法，无法有效实现碾压速度的异常值检测与修正，故开展基于Kmeans-EMD与IWOA-Elman的碾压速度异常值检测与修正研究具有重要意义。

异常值是导致数据质量降低的重要因素，在各行业内均得到极大重视，其相关研究也取得了丰硕成果，如孤立森林算法[8]、移动小波树[9]、LOF指数法[10]、箱线图法[11]等均被成功应用于异常值检测。但由于碾压速度具有较强的时序变化……