水利工程沉降监测数据处理方法探析

摘要

水利工程是国民经济基础设施的重要支柱，其结构稳定性直接决定防洪、灌溉、供水等核心功能的发挥，沉降变形则是衡量工程结构稳定状态的关键指标。本文针对水利工程沉降监测数据量大、干扰因素复杂、时空关联性强的特点，分析当前数据处理中存在的粗差剔除不彻底、系统误差修正不到位、数据融合精度低等问题。从数据预处理、误差修正、变形分析及预测建模四个方面，对比传统方法（如平均法、回归分析法）与现代智能方法（如 BP 神经网络、支持向量机）的适用场景与适配性。结合某水库大坝工程实例，验证“粗差剔除 - 系统误差修正 - 智能预测”融合处理方案的优势。结果表明，该方案可使沉降变形预测误差降低 35% 以上，为水利工程沉降监测数据处理提供科学参考，对提升工程安全管控水平具有重要意义。