[發明專利]一種基于時空多視圖融合的大壩安全監測數據補全方法

有效

• 申請號: 202110255306.1
• 申請日: 2021-03-09
• 公開（公告）號: CN113139571B
• 公開（公告）日: 2022-08-02
• 發明（設計）人: 張世偉;呂鑫;蔣金磊;吳光耀;王順波;余記遠;廖貴能;彭欣欣;余意
• 申請（專利權）人: 河海大學;華能瀾滄江水電股份有限公司;華能集團技術創新中心有限公司
• 主分類號: G06V10/80
• 分類號: G06V10/80;G06V10/74;G06K9/62
• 代理公司: 南京縱橫知識產權代理有限公司 32224
• 代理人: 張賞

1.一種基于時空多視圖融合的大壩安全監測數據補全方法，其特征在于，包括：

構造時空多視圖模型，如下：

采用反轉距離加權插值算法構造全局空間視圖子模型：

其中，v₁為全局空間視圖維度產生的補全值，v_i,t為監測點i在時間t時的監測值，n為監測點數，d_i為缺失值與監測點i之間的空間距離，α為衰減因子，是監測點i的權重；

基于牛頓冷卻定律構造全局時間視圖子模型：

其中，v₂為全局時間視圖維度產生的補全值，β_i表示監測點i的冷卻因子，是監測點i在時間t_x時的監測值，t_x-t表示時間t到時間t_x之間發生了數據缺失的時長，為監測點i所有監測值的平均值；

采用基于用戶的協同過濾算法和趨勢相似性相結合的算法構造局部空間視圖子模型：

其中，v₃為局部空間視圖維度產生的補全值，K為根據趨勢相似性選取的監測點個數，表示監測點間的局部空間相似性矩陣，S_u為局部相似性矩陣，S_v為趨勢相似性矩陣；

采用基于物品的協同過濾算法和趨勢相似性相結合的算法構造局部時間視圖子模型：

其中，v₄為局部時間視圖維度產生的補全值，表示監測點間的局部時間相似性矩陣，t₁,t₂表示兩個時間段；

將所構建的時空多視圖模型進行融合，生成時空多視圖融合模型；

采用時空多視圖融合模型對大壩安全監測數據進行數據補全。

2.根據權利要求1所述的一種基于時空多視圖融合的大壩安全監測數據補全方法，其特征在于，所述全局空間視圖子模型中，采用不同衰減因子的取值下進行多次實驗，選取使預測值與真實值的平均絕對誤差值最小的衰減因子作為該子模型的α。

3.根據權利要求1所述的一種基于時空多視圖融合的大壩安全監測數據補全方法，其特征在于，所述采用基于用戶的協同過濾算法和趨勢相似性相結合的算法構造局部空間視圖子模型，包括：

基于用戶的協同過濾算法，采用皮爾遜相似度計算兩個監測點之間的相似性，構建局部相似性矩陣S_u；

結合趨勢相似性，選取最近的K個監測點；

對于K個監測點，提取所計算的時間段內各監測點每一天相比于前一天的變化，若比前一天增加則記為1，若不增加則記為0，從而形成該時間段的一個由0和1構成的序列，每個監測點均形成一個序列；

計算兩個監測點序列間的漢明距離，得到兩監測點間的趨勢相似性矩陣S_v；

計算局部相似性矩陣S_u和趨勢相似性矩陣S_v之間的矩陣相似性

將根據比重與趨勢相似性進行結合，得到最終的監測點間的局部空間相似性矩陣

基于構造局部空間視圖子模型。

4.根據權利要求1所述的一種基于時空多視圖融合的大壩安全監測數據補全方法，其特征在于，所述采用基于物品的協同過濾算法和趨勢相似性相結合的算法構造局部時間視圖子模型，包括：

采用基于物品的協同過濾算法計算兩個時間段(t₁,t₂)之間的皮爾遜相似性矩陣；

結合趨勢相似性，選取最近的K個監測點，計算得到兩監測點間的趨勢相似性矩陣；

將皮爾遜相似性矩陣根據比重與趨勢相似性矩陣結合，得到最終的監測點間的局部時間相似性矩陣

基于構造局部時間視圖子模型。