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申请/专利权人：长安大学
摘要：本发明公开了一种隧道监测数据内部特征信息的时序相关性分析方法，包括：1对两组隧道监测数据都进行预处理；2确定滑动窗口参数；3拟合窗口数据并提取相应拟合参数；4对拟合参数再次进行滑动窗口数据分割，并利用相关性计算公式对两组数据同一窗口内的拟合参数进行相关性分析；5将各窗口相关性系数组合构成相关系数向量；6利用线性插值法将相关系数向量拉伸至源数据长度，相关系数小则表示两个数据该位置不具有相关性，反之具有一定相关性。本发明通过滑动窗口和数据拟合，挖掘蕴含在隧道监测数据内部的特征信息，并通过相关系数计算，实现了传统算法难以识别的隧道监测数据的内部特征信息及时序相关性分析。
主权项：1.一种隧道监测数据内部特征信息的时序相关性分析方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：对两组传感器的数据进行等距化预处理，保证样本数、样本间距和时序位置的统一；S2：采用滑动窗口法对两组数据分别进行分割，并对各窗口内监测数据进行回归拟合，得到各窗口的拟合参数a和a`，并将其组合为拟合参数向量A和A`；S3：对拟合参数向量A和A`再次进行滑动窗口数据分割，并利用相关性计算公式对A和A`同一滑动窗口内的数据进行相关性分析；S4：将各窗口计算得到的相关系数r，组合构成相关系数向量R；S5：利用临近值插值和线性插值法将相关系数向量R拉伸至源数据长度；S6：将拉伸后的相关系数向量和源数据绘制在同一图表中。根据该图表可获取两组数据各时间段的相关性大小。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 长安大学 一种隧道监测数据内部特征信息的时序相关性分析方法
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