研究背景与问题

在大坝变形监测领域，由于外部环境变化和设备误差，监测数据往往受到噪声干扰，导致数据分析与处理难度加大。传统的数据清洗方法存在处理效率低、去噪效果不佳等问题。为了提高大坝变形监测数据的质量，减少噪声对监测结果的影响，本文针对现有大坝变形数据清洗方法的不足，提出了基于模态分解和分类去噪的大坝变形数据清洗方法。

研究方法

本研究采用灰狼优化（GWO）算法、变分模态分解（VMD）、小波阈值去噪（WTD）和S-G滤波器等多种技术进行数据清洗。首先，利用GWO算法对VMD的分解参数进行自适应优化，以提高VMD的分解精度；接着，将分解后的模态分量通过小波阈值去噪进行去噪处理，降低噪声影响；最后，运用S-G滤波器对去噪后的信号进行进一步平滑处理，提升信号质量。

核心结果

本文提出的大坝变形数据清洗方法在处理大量实验数据时，与传统方法相比，具有较高的去噪效率和良好的去噪效果。具体表现为：1）通过GWO算法优化VMD分解参数，有效提高了VMD分解的准确性；2）结合小波阈值去噪，有效去除噪声信号，降低了噪声对数据分析的影响；3）应用S-G滤波器对去噪后的信号进行平滑处理，进一步提高了信号质量。此外，本文方法对不同类型的大坝变形监测数据具有较好的通用性和适应性。

结论与意义

本研究提出的大坝变形数据清洗方法，不仅有效提高了大坝变形监测数据的清洗效果，还为提高大坝变形监测数据的准确性提供了新的思路。该方法在保证数据清洗效果的同时，显著提升了处理效率，具有较强的实际应用价值。在未来，本研究方法有望在大坝变形监测领域得到广泛应用，为我国大坝安全运行提供有力保障。