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摘要
传统方法采用单一的模型开展大坝位移性态预警，虚假警报频次较高。为提升预警结果的可靠性，提出多模型联合预警方法。以水位-温度-时效模型(hydraulic-season-time， HST)、自回归滑动平均模型(autoregressive moving average， ARMA)为研究对象，采用核密度估计探讨了两类模型残差的一维分布规律。在此基础上，对两类模型的联合残差进行了频率分析，发现了联合残差非尾部弱相关、尾部强相关的分布特征。最后采用copula函数对HST-ARMA联合残差进行拟合，得到了联合分布函数，实现了大坝位移性态的多模型联合预警。算例表明：若采用单一的HST模型或ARMA模型预警，受建模序列特征以及模型结构特征的影响，虚假警报发生率高达23.17%～27.94%。而采用HST-ARMA联合预警，能够充分结合各模型的优势，虚假警报发生率可降至0.00%～0.63%。多模型联合预警能够有效降低虚假警报的发生频次，预警结果能够更加真实地反映大坝位移性态，可为提升大坝安全管理水平提供参考。
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