基于聚类回归分析的水库大坝渗压数据处理与诊断方法与流程

本发明涉及水库大坝渗流压力数据智能处理与诊断的，具体是一种基于聚类回归分析的水库大坝渗压数据处理与诊断方法。

背景技术：

1、公知的，水库作为极为重要的水利基础设施，其安全稳定运行是国计民生的重要保障。大坝渗流压力监测数据是直观反映大坝运行状态的核心指标，现有技术中，水库大坝渗流压力监测数据分析主要依靠有限元计算，分析出渗压数据的阈值。但对于大多水库，筑坝材料就地取材，筑坝材料渗透系数不明，且经过几十年的运行后和除险加固修善后，大坝坝体的均匀性出现未知的变化，通过理论计算的阈值与实测渗压数据多存在明显差异。

2、鉴于此，开发一种新的渗压数据数据处理与诊断方法，能够更精准地处理和分析渗压数据，对于提升监测数据的质量和分析结果的可靠性具有重要意义。这种方法应能有效整合离群点剔除、聚类分析和多项式回归分析，以提供一种更为高效和精确的渗压数据处理方案。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种基于聚类回归分析的水库大坝渗压数据处理与诊断方法，该方法能够根据数据特性自动剔除离群点、进行数据聚类，并通过多项式回归分析优化数据的拟合精度和预测可靠性。此外，该方法还能够自动计算并展示预测模型的置信区间，从而提升渗压数据分析的实用性和精度。

2、本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

3、基于聚类回归分析的水库大坝渗压数据处理与诊断方法，包括如下步骤：

4、步骤s1：初筛数据并保存在数据库中，提取相同静态水位值相同的分为一组，并提取各水位值各个时刻对应的渗压值，即，每组水位值对应多个渗流压力值；

5、步骤s2：利用渗压测点管口、传感器高程数据对已提取渗压值初步判断并剔除逻辑错误数据；

6、步骤s3:通过箱型图初步甄别数据中的离群点；

7、步骤s4:利用k-means聚类算法，将预处理后的数据输入聚类算法，获取各个聚类，每个聚类选取中心点数作为代表值；

8、步骤s5:使用聚类后的中心点进行多项式回归分析；

9、步骤s6:使用统计方法计算回归线的95％置信区间；

10、步骤s7：通过渗压数据与预测区间的对比分析，当渗压数据超过预测区间时自动触发诊断警示消息。

11、本发明的有益效果是，通过高质量的选取样本数据、根据逻辑关系剔除逻辑错误样本、综合运用箱型图剔除离群点、k-means聚类和多项式回归分析，有效提升了渗压数据处理与诊断能力。该方法不仅增强了数据分析的可靠性，还提高了渗压监测和预测的实用性，特别适合在水库大坝、堤防等安全监测领域中应用，确保数据处理的高效性和稳定性。

技术特征：

1.基于聚类回归分析的水库大坝渗压数据处理与诊断方法，其特征在于，包括如下步骤：

技术总结本发明公开了基于聚类回归分析的水库大坝渗压数据处理与诊断方法,从初筛数据库中提取相同静态水位样本值进行分组，同时提取各库水位对应的渗压值；初步判断并剔除逻辑错误数据；利用箱线图法剔除各水位下的离群渗压数据，确保数据的可靠性；确定各水位下渗压数据的聚类中心，捕捉目标静态水位样本值下的理论水库大坝渗流压力值；计算并绘制回归模型的预测区间；通过渗压数据与预测区间的对比分析，当渗压数据超过预测区间时自动触发警示消息。本方法在水库大坝渗流压力监测数据实际特点的基础上整合了多种统计技术，显著提高了数据处理的精确度和解释能力，特别适合于对精度要求高的水库大坝渗流压力数据分析预警领域。技术研发人员：王铭铭,宋新江,刘怀利,朱小磊,王妍受保护的技术使用者：安徽省（水利部淮河水利委员会）水利科学研究院（安徽省水利工程质量检测中心站）技术研发日：技术公布日：2024/9/29