本发明属于地灾监测,尤其涉及一种适用于地灾监测数据的分割方法。
背景技术:
1、地灾数据是持续性的时间序列,其正常数据的特点是在一定区间内波动,或者沿着某一趋势波动。但是由于设备原因,一些传感器数据会发生偏移,并且持续很长时间,会导致数据的误报警。在地灾监测数据中,如果出现大量的超出正常波动范围的数据,则认为该设备的数据是不可信的,所以这段数据的报警信息也是不可信的。
技术实现思路
1、本发明的目的是提供了一种适用于地灾监测数据的分割方法,实现了正常波动区域与异常波动区域的划分,解决误报警信息的技术问题。
2、本发明的技术方案是,一种适用于地灾监测数据的分割方法具体步骤如下:
3、第一步,建立初始数学模型;
4、所述初始数学模型如下:
5、
6、
7、
8、
9、
10、
11、x1,1=1
12、
13、
14、
15、xij,yj,bj∈{0,1}
16、采集数据点的总数为n,i代表数据点的序号,di数据点的采集值,j代表数据点划分的区域,xij表示是否将数据点i划分到j这个区域中,如果xij=1则认为将数据点i划分到的j区域,如果xij=0则数据点i没有划分到的j区域,yj表示区域j是否有数据点,如果yj=1则认为j区域中有数据点,如果yj=0,没有数据点划分到的j区域,bj表示区域j的是否是正常波动区域,如果bj=1则认为j区域是正常波动区域,如果bj=0,则认为j区域是异常波动区域,cij表示将数据点i划分到区域j的划分成本系数,aj表示区域j的划分成本系数,
17、和的定义如下:
18、
19、
20、如果采集数据的采集值di和di-1之差的绝对值小于p,则划分成本为0,反之如果采集数据的采集值di和di-1之差的绝对值大于p,则划分成本为|di-di-1|-p,当数据点i与前一数据点(i-1)划分到异常波动区域时,如果采集数据di和di-1之差的绝对值小于p,也就是其在正常波动区域内,则划分成本为p,反之如果采集数据di和di-1之差的绝对值大于p,则划分成本为0,
21、同时对于数据区域j的划分成本aj,划分一个正常波动区域的成本为a1,划分一个异常波动区域的成本为a2,a1、a2与正常数据波动范围p的比值如下:
22、
23、第二步,确定数据点最优划分成本;利用动态规划对第一步初始数据模型进行求解,
24、步骤如下:
25、第1步,第一个数据点的最优划分成本;
26、
27、
28、为第一个数据点被划分在正常波动区域的最优成本,为第一个数据点被划分在异常波动区域的最优成本;
29、第2步,后续数据点i的最优划分成本;
30、
31、
32、其中,
33、
34、
35、
36、
37、为数据点被划分在正常波动区域的最优成本,为数据点被划分在异常波动区域的最优成本,当则xij=1,yj=1,bj=1为数据点i划分到正常波动区域的最优策略;当则xi(j+1)=1,yj+1=1,bj+1=1为数据点i划分到异常波动区域的最优策略,
38、如果前一个数据点已经划分到区域j,即x(i-1)j=1,yj=1,对于后续每个数据点i,有四种选择,四种选择分别为:
39、choose1i为与前一个隐患点一起划分到正常波动区域中,
40、choose2i为与前一个隐患点一起划分到异常波动区域中,
41、choose3i为不与前一个点划分到同一区域,并开启一个正常波动区域,
42、choose4i为不与前一个点划分到同一区域,并开启一个异常波动区域,
43、与前一个隐患点一起划分到正常波动区域中的成本为与前一个隐患点一起划分到异常波动区域中的成本为开启一个异常波动区域的成本为a1;开启一个异常波动区域的成本为a2,前一个数据点被划分到正常波动区域的最低成本为被划分到异常波动区域的最低成本为
44、第三步,确定最优划分决策;
45、
46、根据第二步获得每个数据点i的最终的最优结果,将所有最优结果计算出来的最优选择就构成了最优划分决策,即最低成本s。
47、本发明的有益效果是,本发明将同一段数据按照波动范围和基准值进行分割,在进行数据分割时,要充分考虑数据波动和数据正常趋势变化,同时避免由于数据段过于零散对数据的异常识别造成麻烦,实现了动态规划将波动剧烈的监测数据与正常波动的监测数据分开,并通过比较波动范围和基准值,将在不同区域波动的数据分开。
1.一种适用于地灾监测数据的分割方法,其特征是:该分割方法的具体步骤如下: