申请/专利权人：山东铁鹰建设工程有限公司

申请日：2023-12-21

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN117436712B

主分类号：G06Q10/0635

分类号：G06Q10/0635;G06Q50/26;G06F18/23;G06F18/24

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.12#授权;2024.02.09#实质审查的生效;2024.01.23#公开

摘要：本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种施工挂篮运行风险实时监测方法及系统，该方法获取施工挂篮在运行过程中的历史倾斜度时序数据，对历史倾斜度时序数据进行归一化处理，得到的归一化后的历史倾斜度时序数据作为目标时序数据；获取目标时序数据中的标记数据点；对标记数据点进行分类，得到对应的分类结果；获取目标时序数据的ACF相关系数图，根据ACF相关系数图和分类结果，获取目标时序数据中的每个数据点的滞后阶数；根据目标时序数据中的每个数据点的滞后阶数，拟合出最优ARMA模型，以对施工挂篮进行运行风险的实时监测，提高了ARMA模型的预测性能，使得ARMA模型能够准确实时监测施工挂篮的运行风险。

主权项：1.一种施工挂篮运行风险实时监测方法，其特征在于，所述施工挂篮运行风险实时监测方法包括：获取施工挂篮在运行过程中的历史倾斜度时序数据，对所述历史倾斜度时序数据进行归一化处理，得到的归一化后的历史倾斜度时序数据作为目标时序数据；根据数据点之间的差异，获取所述目标时序数据中的每个数据点的倾斜变化程度，根据所述目标时序数据中的每个数据点的倾斜变化程度，获取所述目标时序数据中的标记数据点；对所述标记数据点进行聚类，得到至少一个聚类簇，根据每个所述聚类簇中的数据点差异，分别获取每个所述聚类簇的数据浮动特征值，根据每个所述聚类簇的数据浮动特征值，对所述标记数据点进行分类，得到对应的分类结果；获取所述目标时序数据的ACF相关系数图，根据所述ACF相关系数图和所述分类结果，获取所述目标时序数据中的每个数据点的滞后阶数；根据所述目标时序数据和所述目标时序数据中的每个数据点的滞后阶数，拟合出最优ARMA模型，利用所述最优ARMA模型对所述施工挂篮进行运行风险的实时监测；所述根据数据点之间的差异，获取所述目标时序数据中的每个数据点的倾斜变化程度，包括：获取所述目标时序数据中的所有数据点的数据均值；针对所述目标时序数据中的任一数据点，获取所述数据点与所述数据均值之间的第一差值绝对值，对所述第一差值绝对值进行负映射，得到对应的第一映射值，在所述目标时序数据中获取所述数据点的前相邻数据点，获取所述数据点与所述前相邻数据点之间的第二差值绝对值，对所述第二差值绝对进行负映射，得到对应的第二映射值；对所述第一映射值和所述第二映射值进行加权求和，得到对应的加权求和结果，常数1减去所述加权求和结果的结果作为所述数据点的倾斜变化程度；所述根据所述目标时序数据中的每个数据点的倾斜变化程度，获取所述目标时序数据中的标记数据点，包括：获取预设的倾斜变化程度阈值，若所述目标时序数据中的任一数据点的倾斜变化程度大于或等于所述倾斜变化程度阈值，则确定所述数据点为标记数据点；所述根据每个所述聚类簇中的数据点差异，分别获取每个所述聚类簇的数据浮动特征值，包括：针对任一聚类簇，根据所述聚类簇中的每个数据点的位置，分别获取每两个相邻数据点之间的欧式距离，计算所有欧式距离之间的欧式距离均值，获取所述聚类簇所处空间中的相邻时间基元的间隔长度，获取所述欧式距离均值与所述间隔长度之间的第三差值绝对值，对所述第三差值绝对值进行负映射，得到对应的第三映射值，获取常数1与所述第三映射值之间的相减结果；获取所述聚类簇中的最大数据点和最小数据点之间的差值，对所述差值进行负映射，得到对应的第四映射值，对所述相减结果和所述第四映射值进行加权求和，得到的加权求和结果作为所述聚类簇的数据浮动特征值；所述根据每个所述聚类簇的数据浮动特征值，对所述标记数据点进行分类，得到对应的分类结果，包括：获取预设的数据浮动特征值阈值，若任一聚类簇的数据浮动特征值大于或等于所述数据浮动特征值阈值，则将所述聚类簇中的所有标记数据点作为第一类标记数据点；若任一聚类簇的数据浮动特征值小于所述数据浮动特征值阈值，则将所述聚类簇中的所有标记数据点作为第二类标记数据点；所述根据所述ACF相关系数图和所述分类结果，获取所述目标时序数据中的每个数据点的滞后阶数，包括：获取所述ACF相关系数图中的最后一个峰值点，将所述最后一个峰值点对应的滞后阶数作为所述目标时序数据中的第一类标记数据点的滞后阶数，将所述最后一个峰值点对应的滞后阶数之后间隔的预设数量个滞后阶数所对应的滞后阶数作为所述目标时序数据中的第二类标记数据点的滞后阶数；针对于所述目标时序数据中非第一类标记数据点和非第二类标数据点中的任一数据点，在所述ACF相关系数图中获取所述数据点对应的滞后阶数。

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