申请/专利权人：水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院;淮安市水利工程建设管理服务中心

申请日：2024-01-09

公开（公告）日：2024-03-15

公开（公告）号：CN117708625A

主分类号：G06F18/23

分类号：G06F18/23;G06F18/10;G06F18/22;G06F18/214

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.02#实质审查的生效;2024.03.15#公开

摘要：本发明提供了一种乏数据背景下大坝监测历史数据填补方法，包括：获取监测数据并进行预处理，并将预处理后的数据与时间序列关联，形成以相同时间单位的时间序列数据；识别预处理后的数据存在缺失的测点，作为目标缺失测点，并利用十字线法选定同源测点；利用经验模态分解算法对目标缺失测点和同源测点的时间序列数据进行分解；分别以各缺失分量为距离起点，分解分量为距离终点计算相似距离，并以得到的相似距离进行排序、将目标测点分量和计算距离分量进行聚合整合；将聚类函数集输入至预测模型中；将预测分量叠加到目标缺失测点的本征模函数分量上。本发明具有更适用于中小型水库大坝缺失值填充、前置数据少、预测精度高，适用性更广等特点。

主权项：1.一种乏数据背景下大坝监测历史数据填补方法，其特征在于，包括：利用大坝埋设监测设备和可用的数据源中获取监测数据；对采集的监测数据进行预处理，并将预处理后的数据与时间序列关联，形成以相同时间单位的时间序列数据；识别预处理后的数据存在缺失的测点，作为目标缺失测点，并利用十字线法选定同源测点；利用经验模态分解算法对所述目标缺失测点和所述同源测点的时间序列数据进行分解，分别得到缺失分量和分解分量；分别以各所述缺失分量为距离起点，所述分解分量为距离终点计算相似距离，并以得到的相似距离进行排序、将目标测点分量和计算距离分量进行聚合整合，得到各聚类函数集；将所述聚类函数集输入至预测模型中，得到各预测分量；将所述预测分量叠加到所述目标缺失测点的本征模函数分量上。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院;淮安市水利工程建设管理服务中心 一种乏数据背景下大坝监测历史数据填补方法

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD