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[發明專利]安全水平位移與水位的滑動可變窗口動態數據擬合方法有效

專利信息
申請號: 201410735262.2 申請日: 2014-12-04
公開(公告)號: CN104462808A 公開(公告)日: 2015-03-25
發明(設計)人: 毛鶯池;賈必聰;王久龍;朱瀝瀝;王龍寶;周曉峰;接青 申請(專利權)人: 河海大學
主分類號: G06F19/00 分類號: G06F19/00
代理公司: 南京蘇高專利商標事務所(普通合伙) 32204 代理人: 李玉平
地址: 211100 江*** 國省代碼: 江蘇;32
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 安全 水平 位移 水位 滑動 可變 窗口 動態 數據 擬合 方法
【說明書】:

技術領域

發明涉及一種數據擬合方法,具體涉及一種基于大壩工程安全水平位移與水位的滑動可變窗口動態數據擬合方法,屬于水庫大壩安全監測技術領域。

背景技術

大壩安全監測對于水庫能否正常運行至關重要,水庫大壩安全監測要做到定時定點、規律系統,以觀測數據的分析結果為主要依據,為水庫安全運行提供服務。大壩的安全監測主要包括對大壩壩體的固定測點按照一定頻率連續地進行儀器測量、對采集來的數據進行資料整編和分析,通過計算和查證原始觀測數據來實現監測資料的連續性與準確性。大壩安全監測的目的是為了更好地節約水庫建設維護的投資、盡可能大地發揮水庫效益。大壩安全監測不只是為了保證被監測大壩的安全運營,還要對其他大壩包括待建壩安全運營、建設施工提供準確的實驗依據和安全鑒定的數據指導。

由此可見,每座水庫的安全運營都離不開大壩安全監測工作,只有通過連續穩定的監測和分析才能及時發現各種問題,保證國家和人民的生命財產安全。大壩安全監測是對水利建筑工程安全的一種管理,主要包括了信息的采集、處理,結論的得出,措施的制定以及信息的反饋,而其最根本目的就是為了工程效益。

對于大壩安全監測,安全閾值作為一項重要的參考數據對于監測分析具有重要意義。而需要求得精確的安全閾值,則需要精確的估計值,這就需要先進的數據擬合方法進行擬合計算。

因此,如何計算出精確的估計值,選取最優的模型進行計算,為計算安全閾值數據支持,是數據擬合方法必須解決大問題,也是本發明所要解決的問題。

發明內容

發明目的:本發明是基于對大壩安全閾值的分析中得出的。為了計算出大壩的安全閾值需要對某一點的值進行估計,因而需要對大量數據進行擬合,從而得到一個精確的估計值,最終得到了一種基于滑動窗口動態的數據擬合方法。與以往的擬合方法不同,是基于滑動窗口的,可以動態的選取樣本容量;同時,又可以動態的選取函數模型,根據樣本的均方差值選取最優模型。最終獲取到最優的模型,獲得精確的估計值。

技術方案:一種基于大壩工程安全水平位移與水位的滑動可變窗口動態數據擬合方法,包括以下四個方面:

(1)數據導入與預處理,導入水平位移與水位數據,將擬合所需要的數據導入到工作平臺上,通過剔除空值和利用箱線圖模型處理異常值進行數據預處理;

(2)選取最優模型,根據樣本均方差選擇最優模型,包括選擇最優步長和最優函數模型;

(3)預測數據,用選擇的最優函數模型預測所需預測當天前一天的值,與真實值進行比較得到誤差值,計算出模型的精確程度,用選擇的最優函數模型對所需預測當天的水平位移進行預測;

(4)結果驗證與報表生成,將已有預測值保存,與現有真實數據進行對比,用于評估當前函數模型和數據擬合方法,并對此次擬合方法得到的結果生成報表上報。

所述內容(1)數據導入與預處理,導入水平位移與水位數據,將擬合所需要的數據導入到工作平臺上,通過剔除空值和利用箱線圖模型處理異常值進行數據預處理,具體為:

(1.1)導入水平位移與水位數據,從原始數據庫中讀取需要處理的數據,主要為壩段測點、時間、水位數據和水平位移數據。

(1.2)剔除部分本身有誤的數據,對讀取到的數據進行預處理,包括對空值的處理和對異常值的處理。根據條件“水位數據是否為空”和“水平位移數據是否為空”對水平位移數據和水位數據中出現空值的情況進行剔除,將剔除的數據保存到數據庫異常值表中。利用箱線圖原理對數據進行異常值處理,定義所選數據中水平位移數據的上下四分位數分別為Q1和Q3,定義四分點間距為IQR,將Q3+3IQR和Q1-3IQR之外的數據剔除,將剔除的數據保存到數據庫異常值表中。

所述內容(2)選取最優模型,根據樣本均方差選擇最優模型,包括選擇最優步長和最優函數模型,具體為:

(2.1)從步長下限開始,使用處在所選步長內的數據對候選模型分別進行擬合,得到對應的擬合的方程,用擬合方程計算所需預測日期的前一天的水平位移作為校驗,得到校驗誤差,校驗誤差作為對模型的校驗,可以分析模型本身的合理性以及預測的準確性;

(2.2)從步長下限開始,計算使用處在所選步長內的數據對候選模型分別進行擬合得到的樣本均方差,樣本均方誤差(RMSE)作為預測模型好壞的評判標準,其計算公式為:其中n為樣本的數量,yi為當前的水平位移的估計值,為估計值的平均值,n-1即為計算一元回歸分析時樣本均方誤差的自由度;

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