[發明專利]一種大壩變形監測數據的關聯規則挖掘方法在審
| 申請號: | 202210196704.5 | 申請日: | 2022-03-01 |
| 公開(公告)號: | CN114547152A | 公開(公告)日: | 2022-05-27 |
| 發明(設計)人: | 黃梓莘;郭瑩瑩;童依朗;王玉璇 | 申請(專利權)人: | 中國電建集團中南勘測設計研究院有限公司 |
| 主分類號: | G06F16/2458 | 分類號: | G06F16/2458;G06F16/22;G06F16/25 |
| 代理公司: | 長沙正奇專利事務所有限責任公司 43113 | 代理人: | 盧宏 |
| 地址: | 410014 湖*** | 國省代碼: | 湖南;43 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 大壩 變形 監測 數據 關聯 規則 挖掘 方法 | ||
1.一種適用于大壩變形監測數據的關聯規則挖掘方法,其特征在于,包含以下步驟:
S1,輸入大壩裂縫的監測數據,進行預處理:所述預處理包括剔除失真的測值和補充缺失數據;
S2,將預處理后的數據劃分為測值增加、測值降低、測值不變這三種屬性;
S3,構建單測點時序關聯規則的前后部和/或多測點空間關聯規則的前后部,設置關聯指標閾值并采用FP-Growth算法篩選強關聯規則;
S4,判斷步驟S3篩選出的強關聯規則是否符合工程實際,若是,輸出強關聯規則集合;否則返回步驟S3。
2.如權利要求1所述的適用于大壩變形監測數據的關聯規則挖掘方法,其特征在于,Li+1-Li>e,則當前測點的測值屬性為測值增加,Li+1-Li<-e,則當前測點的測值屬性為測值降低,-e<Li+1-Li<e,則當前測點的測值屬性為測值不變;Li+1為當前測點當前時刻的測值,Li為當前測點前一時刻的測值,e為正數,且e→0。
3.如權利要求1所述的適用于大壩變形監測數據的關聯規則挖掘方法,其特征在于,步驟S3中,所述單測點時序關聯規則的前部為當前測點第一時段變形測值的變化趨勢,所述單測點時序關聯規則的后部為該當前測點第二時段變形測值的變化趨勢。
4.如權利要求3所述的適用于大壩變形監測數據的關聯規則挖掘方法,其特征在于,第一時段的終止時間早于第二時段的開始時間。
5.如權利要求1所述的適用于大壩變形監測數據的關聯規則挖掘方法,其特征在于,步驟S3中,所述多測點空間關聯規則的前部為當前測點接縫變形測值的變動情況;所述多測點空間關聯規則的后部為同一時刻非當前測點的測點接縫變形測值變動情況。
6.如權利要求1~5任一所述的適用于大壩變形監測數據的關聯規則挖掘方法,其特征在于,步驟S3中,所述關聯指標閾值包括最小置信度和/或最小支持度。
7.如權利要求1~5任一所述的適用于大壩變形監測數據的關聯規則挖掘方法,其特征在于,步驟S3中,采用FP-Growth算法篩選強關聯規則的具體實現方法包括:
S301,掃描事務數據庫,分別計算各項目的支持度指標,根據所述關聯指標閾值篩選出其中所有頻繁項集,并按照支持度計數從大到小對頻繁項集進行排序,形成頻繁項表L;
S302,二次掃描事務數據庫,利用搜索出的所有頻繁項集,構造頻繁模式樹;創建所述頻繁模式樹的根節點Null,并按照頻繁項表L的排列次序,將頻繁項集依次插入所述頻繁模式樹中的每個分支;創建頭節點表;
S303,利用頭節點表和樹結點的鏈接,采用自底向上的策略篩選出在所述關聯指標閾值約束下的強關聯規則。
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