[发明专利]一种基于大数据分析的大坝安全分析方法

权利要求书

1.一种基于大数据分析的大坝安全分析方法，其特征在于：包括以下步骤：

1)取一定数量的同序列的历史环境量监测数据和安全监测量数据组成一个时间序列数组；

2)采用3δ准则，利用大数据平台的聚类分析算法，将安全监测数据量不符合正态分布的历史序列数组剔除；

3)利用大数据平台的回归算法，结合时间序列数据，计算拟合出安全监测量与环境监测量之间的统计方程；假定通过大数据分析得到的多元回归方程如下：

y＝f(H,T,t)；

其中，y为安全监测量，H、T、t分别为水位、时间和温度三个主要的环境影响因素；

4)读取当前的监测数据，利用当前的水位、时间和温度，代入多元回归方程，得到安全监测量的计算理论值y_t；设其剩余标准差为S，将实测值与计算理论值作差，得|y-y_t|，比较|y-y_t|和S之间的关系；

5)根据步骤4)中的关系判断大坝是否正常；所述步骤5)中的判断方式的具体步骤为：

5.1)根据3δ准则，如果|y-y_t|＞3S，则判定该组数值为异常值，否则认为该组数值为正常数据；

5.2)若该组数值判断为正常时，将该组的实测值并入到时间序列数组中，对多元回归公式进行进一步的拟合调整，生成新的多元回归方程；

5.3)若该组数值判断为异常时，将该组数值去掉，不进入后续的持续运算；同时，通知系统重复测量三次，并按上述步骤3)和步骤4)对测量值进行检验；若重复测量后数据回归正常，则认为该异常值是由于粗差引起的，予以剔除；若三次测量所得的数据均不能回归正常，则系统发出声音进行报警；

6)每组新的监测数据采集上来的时候，均循环进行上述的异常判断步骤和多元回归方程拟合调整步骤；

7)利用大数据拟合得到的多元回归方程y＝f(H,T,t)，计算出安全监测量的预测值。

2.根据权利要求1所述的一种基于大数据分析的大坝安全分析方法，其特征在于：所述历史环境量监测数据为水位、时间和温度中的一种或多种，所述安全监测量数据为位移和渗压中的一种或多种。

3.一种基于大数据分析的大坝安全分析系统，应用权利要求1-2任一项所述的方法，其特征在于：包括

时间序列数组生成模块，其用作取一定数量的同序列的历史环境量监测数据和安全监测量数据组成一个时间序列数组；

大数据分析模块，其用于采用3δ准则，利用大数据平台的聚类分析算法，将安全监测数据量不符合正态分布的历史序列数组剔除；

计算模块，与时间序列数组生成模块和大数据分析模块连接，其利用大数据平台的回归算法，结合时间序列数据，计算拟合出安全监测量与环境监测量之间的统计方程；

对比模块，其读取当前的监测数据，利用当前的水位、时间和温度，代入多元回归方程，得到安全监测量的计算理论值；设其剩余标准差，将实测值与计算理论值作差，并与剩余标准差比较，得出两者之间的关系；

判断模块，与对比模块连接，用于根据对比模块得出的关系判断大坝是否正常。

4.根据权利要求3所述的基于大数据分析的大坝安全分析系统，其特征在于：还包含有gprs dtu模块，其与判断模块连接，用于将判断结果通过网络发送到指定的终端。

5.根据权利要求4所述的基于大数据分析的大坝安全分析系统，其特征在于：还包含有声音报警模块，其与判断模块连接，用于供判断模块在三次测量所得的数据均不能回归正常时进行声音报警。