科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
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。结合实例工程数据表明，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。
-
单位中国电建集团中南勘测设计研究院有限公司; 水文水资源与水利工程科学国家重点实验室; 河海大学
