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申请/专利权人：新疆水发建设集团有限公司
摘要：本发明涉及基于大数据分析和异常值过滤的大坝监测数据计算方法，包括：通过各类传感器获取大坝各类监测数据；聚类分析并筛选出大坝监测数据中异常的样本数据；筛选过滤无效数据；分析异常的样本数据产生的原因并对其分类；对各类异常数据分别修正；构建大坝监测数据的机器学习模型，利用修正前后的数据对其训练；利用AI模型得到大坝实时监测数据的校正数据，再利用大坝有限元分析模型对这些数据分析得到大坝状态的评估结果。本发明通过AI模型实现了大坝实时监测数据的自动校正，通过注意力机制减弱无效数据或异常数据对预测结果影响的权重，加强有效数据对预测结果的权重，从而提高循环神经网络RNN的预测结果的准确性、精度。
主权项：1.基于大数据分析和异常值过滤的大坝监测数据计算方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：通过各类传感器获取大坝各类监测数据，包括大坝不同部位监测点的温度、湿度、应力应变和位移沉降数据；对各类监测数据分别聚类分析，并根据聚类分析结果，筛选出大坝各类监测数据中异常的样本数据；步骤2：对步骤1得到的异常的样本数据，判断异常的样本数据是否有效，筛选过滤其中的无效数据；步骤3：分析所述异常的样本数据产生的原因并对其分类；对不同类别的异常数据分别进行修正，得到修正后的样本数据，将修正前、后的样本数据与步骤1得到的各类监测数据中的有效数据聚合到一起，构建训练数据集；步骤4：采用循环神经网络构建大坝监测数据的机器学习模型，将修正前的样本数据作为所述机器学习模型的输入，将修正后的作为所述机器学习模型的输出，利用训练数据集所述机器学习模型进行训练；步骤5：将实时的大坝监测数据作为所述机器学习模型的输入，利用训练好的大坝监测数据的机器学习模型得到大坝监测数据的校正数据；步骤6：构建大坝有限元分析模型，将步骤5得到的大坝实时监测数据的校正数据作为大坝有限元分析模型的输入，利用大坝有限元分析模型分析、评估大坝的性能。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 新疆水发建设集团有限公司 基于大数据分析和异常值过滤的大坝监测数据计算方法
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