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基于时空聚类挖掘的库岸边坡位移监测数据约简: 收藏
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引用; 《水利水运工程学报》2022年第5期 94-101页; 作者：陈波詹明强黄梓莘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; 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...; 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。; 来源：详细信息评论

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