ABSTRACT
Cette étude aborde les problèmes de complexité de détection des valeurs aberrantes et de difficulté de prédiction de l‘état opérationnel dans la maintenance prédictive des barrages. Elle propose une méthode de traitement améliorée qui intègre la distance spatiale des mesures dans les facteurs de regroupement. En combinant la méthode de regroupement avec la méthode de l'intervalle de confiance, une méthode de détection des valeurs aberrantes pour les données de surveillance des barrages est obtenue. De plus, en intégrant la ligne centrale de regroupement avec la méthode LSTM, une prédiction pour l’état opérationnel des barrages est réalisée. En utilisant les données de surveillance réelles d'un barrage-voûte au Yunnan comme étude de cas, une comparaison entre le schéma d'augmentation de données proposé et les schémas traditionnels a démontré que la méthode de regroupement améliorée proposée dans cette étude présente une précision plus élevée dans la détection des valeurs aberrantes et une meilleure précision des données dans les prédictions. Cela indique que la méthode proposée dans cette étude a une valeur significative pour la maintenance prédictive des grandes structures en béton.
