[發(fā)明專利]一種基于模糊聚類的橋梁監(jiān)測數(shù)據(jù)異常情況識別方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201611219134.8
• 申請日: 2016-12-26
• 公開（公告）號: CN106650113A
• 公開（公告）日: 2017-05-10
• 發(fā)明（設計）人: 唐浩;孟利波;廖敬波;陳果;段敏;宋剛;李志剛
• 申請（專利權）人: 招商局重慶交通科研設計院有限公司
• 主分類號: G06F17/50
• 分類號: G06F17/50;G06K9/62
• 代理公司: 北京同恒源知識產(chǎn)權代理有限公司11275
• 代理人: 王貴君

1.一種基于模糊聚類的橋梁監(jiān)測數(shù)據(jù)異常情況識別方法，其特征在于：包括以下步驟：

1)取橋梁正常運營狀態(tài)下的監(jiān)測數(shù)據(jù)為待分析訓練樣本集；

2)按照不同溫度的監(jiān)測情況對監(jiān)測數(shù)據(jù)進行分類；

3)采用拉依達準則對各個分類進行初篩，去除噪聲及孤立點；

4)賦予各個樣本不同的模糊隸屬度值；

5)根據(jù)不同的模糊隸屬度，對初篩后的分類進行模糊聚類；

6)對不同溫度下的訓練樣本分別進行處理，得到不同溫度下的類中心及類邊界。

2.根據(jù)權利要求1所述的一種基于模糊聚類的橋梁監(jiān)測數(shù)據(jù)異常情況識別方法，其特征在于：還包括步驟7)，將步驟6)獲得的類邊界作為監(jiān)測變量的動態(tài)報警閾值，當監(jiān)測變量實測值超出對應溫度下的閾值時，則橋梁運營狀發(fā)生突變。

3.根據(jù)權利要求1所述的一種基于模糊聚類的橋梁監(jiān)測數(shù)據(jù)異常情況識別方法，其特征在于：還包括步驟7)，將監(jiān)測變量實測值加入到步驟1)中的訓練樣本中，按照步驟2)～步驟6)計算出新的類中心，將新的類中心與未加入測試數(shù)據(jù)前訓練樣本集所計算出的類中心進行對比，當類中心發(fā)生偏移時，則橋梁運營狀態(tài)發(fā)生緩變。

4.根據(jù)權利要求1所述的一種基于模糊聚類的橋梁監(jiān)測數(shù)據(jù)異常情況識別方法，其特征在于：在步驟2)中，對不同溫度的監(jiān)測情況對監(jiān)測數(shù)據(jù)進行分類，分類的原則為：將10℃時的監(jiān)測數(shù)據(jù)歸為類1，11℃時的監(jiān)測數(shù)據(jù)歸為類2，12℃時的監(jiān)測數(shù)據(jù)歸為類3。

5.根據(jù)權利要求4所述的一種基于模糊聚類的橋梁監(jiān)測數(shù)據(jù)異常情況識別方法，其特征在于：步驟3)具體為：

令初篩后類1的數(shù)據(jù)集為T＝{(x₁,y₁),(x₂,y₂),…，(x_l，y_l)}，式中：x_i為各樣本特征，y_i為類標號，l是樣本數(shù)量，i＝1，…，l，

定義數(shù)據(jù)點與點之間的距離為d_ij＝||x_i-x_j||，式中：i,j∈l，i≠j，x_i點與其它點的距離由小到大排序

$\left\{\begin{array}{c}{d}_{i1},d_{i2},...d_{i(l-2)},d_{i(l-1)}\\ d_{i1}\≤d_{i2}\≤...\≤d_{i(l-2)}\≤d_{i(l-1)}\end{array}\right.---\left(1\right)$

則x_i點的模糊隸屬度μ_i為

$\left\{\begin{array}{c}{b}_i=1/\underset{j=1}{\overset{k}{\mathrm{\Σ}}}{d}_{ij}\\ B=max(b_1,b_2,...b_l)\\ {\mathrm{\μ}}_i=b_i/B\end{array}\right.---\left(2\right)$

式中：k表示離x_i最近的k個點。