技术特征：
1.一种适用于大坝变形监测数据的关联规则挖掘方法，其特征在于，包含以下步骤：s1，输入大坝裂缝的监测数据，进行预处理：所述预处理包括剔除失真的测值和补充缺失数据；s2，将预处理后的数据划分为测值增加、测值降低、测值不变这三种属性；s3，构建单测点时序关联规则的前后部和/或多测点空间关联规则的前后部，设置关联指标阈值并采用fp-growth算法筛选强关联规则；s4，判断步骤s3筛选出的强关联规则是否符合工程实际，若是，输出强关联规则集合；否则返回步骤s3。2.如权利要求1所述的适用于大坝变形监测数据的关联规则挖掘方法，其特征在于，l
i+1-l
i
＞e，则当前测点的测值属性为测值增加，l
i+1-l
i
＜-e，则当前测点的测值属性为测值降低，-e＜l
i+1-l
i
＜e，则当前测点的测值属性为测值不变；l
i+1
为当前测点当前时刻的测值，l
i
为当前测点前一时刻的测值，e为正数，且e
→
0。3.如权利要求1所述的适用于大坝变形监测数据的关联规则挖掘方法，其特征在于，步骤s3中，所述单测点时序关联规则的前部为当前测点第一时段变形测值的变化趋势，所述单测点时序关联规则的后部为该当前测点第二时段变形测值的变化趋势。4.如权利要求3所述的适用于大坝变形监测数据的关联规则挖掘方法，其特征在于，第一时段的终止时间早于第二时段的开始时间。5.如权利要求1所述的适用于大坝变形监测数据的关联规则挖掘方法，其特征在于，步骤s3中，所述多测点空间关联规则的前部为当前测点接缝变形测值的变动情况；所述多测点空间关联规则的后部为同一时刻非当前测点的测点接缝变形测值变动情况。6.如权利要求1～5任一所述的适用于大坝变形监测数据的关联规则挖掘方法，其特征在于，步骤s3中，所述关联指标阈值包括最小置信度和/或最小支持度。7.如权利要求1～5任一所述的适用于大坝变形监测数据的关联规则挖掘方法，其特征在于，步骤s3中，采用fp-growth算法筛选强关联规则的具体实现方法包括：s301，扫描事务数据库，分别计算各项目的支持度指标，根据所述关联指标阈值筛选出其中所有频繁项集，并按照支持度计数从大到小对频繁项集进行排序，形成频繁项表l；s302，二次扫描事务数据库，利用搜索出的所有频繁项集，构造频繁模式树；创建所述频繁模式树的根节点null，并按照频繁项表l的排列次序，将频繁项集依次插入所述频繁模式树中的每个分支；创建头节点表；s303，利用头节点表和树结点的链接，采用自底向上的策略筛选出在所述关联指标阈值约束下的强关联规则。
技术总结
本发明公开了适用于大坝变形监测数据的关联规则挖掘方法，涉及大坝安全监控领域。其包括：S1，输入大坝裂缝的监测数据并进行预处理；S2，对预处理后的数据进行属性转换；S3，构建单测点时序关联规则的前后部和/或多测点空间关联规则的前后部，设置关联指标阈值并采用FP-Growth算法筛选强关联规则；S4，判断步骤S3筛选出的强关联规则是否符合工程实际，若是，进入步骤S5，否则返回步骤S3；S5，输出强关联规则集合。本发明分别从单测点时序关联和多测点空间关联两个角度对大坝变形监测数据进行关联规则挖掘，从海量监测数据中提取有效反映大坝运行性状的客观规律，进一步为实现融合多维多测点的大坝时空监测信息协同诊断提供全新思路。思路。思路。
技术研发人员：黄梓莘 郭莹莹 童依朗 王玉璇
受保护的技术使用者：中国电建集团中南勘测设计研究院有限公司
技术研发日：2022.03.01
技术公布日：2022/5/30