申请/专利权人：盈客通天下科技(大连)有限公司;河南省路桥建设集团有限公司

申请日：2024-02-21

公开（公告）日：2024-04-23

公开（公告）号：CN117743280B

主分类号：G06F16/174

分类号：G06F16/174;G06F16/16;G06F16/14

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.23#授权;2024.04.09#实质审查的生效;2024.03.22#公开

摘要：本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种公路桥梁施工数据智能管理方法，包括：获取浇筑材料内部多个不同深度位置的温度数据以及多种施工现场的环境数据，并将得到的每个温度数据序列记为一个目标维度，将每个目标维度划分为若干个施工周期，获取每个施工周期内的差分阶数调整系数，从而得到每个施工周期内的优选差分阶数，由此得到每个目标维度对应的旋转门算法中的压缩容差，进行数据压缩运算，得到每个目标维度对应的压缩数据，将所有目标维度对应的压缩数据存储至数据库中。本发明通过自适应旋转门算法中的压缩容差，提高了数据压缩的效率，从而提高了公路桥梁施工数据的管理效率。

主权项：1.一种公路桥梁施工数据智能管理方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：在一段时间内，获取每一时刻上的浇筑材料内部多个不同深度位置的温度数据以及多种施工现场的环境数据，分别得到多个温度数据序列以及多个环境数据序列；将每个温度数据序列记为一个目标维度；将每个环境数据序列记为一个环境维度；根据每个目标维度中温度数据之间的差异，得到每个目标维度中每一时刻的温度数据的划分程度；根据每个目标维度中每一时刻的温度数据的划分程度，将每个目标维度划分为若干个施工周期；根据每个目标维度的每个施工周期中温度数据对应的时刻，从所有环境维度中筛选出每个目标维度的每个施工周期对应的若干个协变数据序列；在每个目标维度上，根据每个施工周期与每个施工周期对应的协变数据序列之间的差异，得到每个目标维度在每个施工周期内的优选差分阶数；根据每个目标维度在每个施工周期内的优选差分阶数，得到每个目标维度对应的旋转门算法中的压缩容差；根据每个目标维度对应的旋转门算法中的压缩容差，使用旋转门算法进行数据压缩运算，得到每个目标维度对应的压缩数据；将所有目标维度对应的压缩数据存储至数据库中；所述根据每个目标维度中温度数据之间的差异，得到每个目标维度中每一时刻的温度数据的划分程度，包括的具体步骤如下：以时刻为横轴，以温度数据为纵轴，构建第个目标维度的散点图；所述第个目标维度为所有目标维度中的任意一个目标维度；在第个目标维度的散点图上，以第时刻和第时刻的数据点之间的距离为向量的模，以第时刻的数据点到第时刻的数据点的方向为向量的方向，构成第个目标维度在第时刻的温度数据的温度幅值向量；所述第时刻为第个目标维度中的任意一个时刻；在第个目标维度上，根据每一时刻的温度数据以及温度数据的温度幅值向量，得到第个目标维度在第时刻的温度数据的划分程度对应的具体计算公式为： 其中，为第个目标维度在第时刻的温度数据的划分程度，和分别为第个目标维度在第时刻和第时刻的温度数据的温度幅值向量，为和的夹角值，为第个目标维度在第时刻到第时刻之间所有温度数据的均值，为第个目标维度在第时刻到第时刻之间所有温度数据的均值，为绝对值函数，为线性归一化函数，为预设的数量阈值；所述根据每个目标维度的每个施工周期中温度数据对应的时刻，从所有环境维度中筛选出每个目标维度的每个施工周期对应的若干个协变数据序列，包括的具体步骤如下：将第个目标维度的第个施工周期内的第一个和最后一个温度数据对应的时刻，分别记为起始时刻和终止时刻；所述第个目标维度为所有目标维度中的任意一个目标维度；所述第个施工周期为第个目标维度的任意一个施工周期；在每个环境维度上，将起始时刻到终止时刻之间的环境数据构成的数据序列，记为参考数据序列；计算每个参考数据序列与第个目标维度的第个施工周期的皮尔逊相关系数，在所有参考数据序列分别与第个目标维度的第个施工周期的皮尔逊相关系数中，将皮尔逊相关系数大于预设的相关阈值的参考数据序列，记为第个目标维度的第个施工周期的协变数据序列。

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