【摘 要】
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数据挖掘是从大量数据中抽取出潜在的、不为人知的有用信息、模式和趋势,并用于指导实践。目前该技术已经广泛地应用于电信、银行、保险、零售、服务和政府部门等具有大量数
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数据挖掘是从大量数据中抽取出潜在的、不为人知的有用信息、模式和趋势,并用于指导实践。目前该技术已经广泛地应用于电信、银行、保险、零售、服务和政府部门等具有大量数据和复杂分析需求的行业与部门。 在大坝安全监控领域,监测数据具有良好的挖掘条件:一方面,监测数据本身的复杂性——非线性、多因子、高噪声、非高斯分布以及自相关;另一方面,经过几十年的积累,监测数据的数据量也达到了较大规模。同时,随着时代的发展,传统的监测数据分析系统已经无法满足“集中”、“实时”、“在线”的需求。 因此,本文以《大坝安全远程管理信息系统》项目为依托,将数据挖掘技术引入到大坝安全监控中,并对此展开研究,分析了大坝安全监控模型理论,研究了监控模型中线性模型的处理方法,探讨了多模型预测问题。主要的研究内容如下: (1)综述了大坝安全监控领域监测数据分析的研究现状。 (2)阐述了以监控模型理论为基础构建监测数据挖掘系统的思路。 (3)分析了逐步回归算法,并结合模糊理论对其进行改进,提出了模糊化逐步回归动态学习算法。实验结果表明,用该算法进行线性模型分析具有很好的效果。
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