基于时空聚类挖掘的库岸边坡位移监测数据约简

作     者：陈波 詹明强 黄梓莘 CHEN Bo;ZHAN Mingqiang;HUANG Zishen

作者机构：河海大学水利水电学院江苏南京210098 河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室江苏南京210098 中国电建集团中南勘测设计研究院有限公司湖南长沙410014 

基　　金：国家自然科学基金面上项目(52079049) 国家自然科学基金重点项目(51739003) 国家重点实验室基本科研业务费(522012272) 

出 版 物：《水利水运工程学报》 (Hydro-Science and Engineering)

年 卷 期：2022年第5期

页      码：94-101页

摘      要：库岸边坡失稳会对工程自身效益和周边安全造成巨大损失,而位移监测数据可以直接表征库岸边坡安全状况。传统变形位移分析一般仅考虑单个监测点,不同监测点之间位移的相似性和关联性有待挖掘。基于时空数据挖掘领域的聚类方法,综合考虑测点属性和空间特征,采用K-means算法度量测点间的相似程度,实现变形区域划分;在变形区域划分基础上,采用遗传算法优化的投影聚类算法,将高维数据向低维空间映射,通过提取测点数据特征,筛选得到重点关注的测点和压缩数据量。经实例工程数据验证,时空聚类挖掘方法便捷、有效,逐步实现了边坡位移监测数据约简,可用于类似库岸边坡的监测数据挖掘。

主 题 词：库岸边坡 位移 时空数据挖掘 划分聚类 投影聚类 

学科分类：081504[081504] 08[工学] 0815[工学-矿业类] 

D　O　I：10.12170/20210728002

馆 藏 号：203115262...