[发明专利]水闸变形监测数据预处理系统及方法

权利要求书

1.水闸变形监测数据预处理系统，其特征在于，包括：

数据采集模块，所述数据采集模块用于采集水闸混凝土结构温度、水闸上下游水位、不同测点的变形数据信息；

数据清洗模块，所述数据清洗模块用于对数据采集模块所采集的原始数据进行分析和计算，以识别并剔除异常值；

数据重构模块，所述数据重构模块用于对经数据清洗模块处理后的数据序列和/或原始缺失数据序列进行缺失值插补，具体包括：设定水闸上共有n个变形测点，根据水闸变形测点的位置分布，绘制测点之间的拓扑关系，构建相应的空间权重矩阵W，矩阵中的每个元素w_ij表达式如下：

式中，i、j表示测点编号，i∈[1,n]，j∈[1,n]；

根据测点变形数据计算G指数，以检验测点之间的空间自相关性；在t时刻，G指数表达式如下：

式中，和分别表示t时刻第i和j个测点的监测数据；

并判断G指数与预设阈值Q的关系，当|G|＞Q，则认为水闸整体变形存在空间正自相关效应，转至采用如下的构建缺失数据插补模型；反之则采用传统方法构建缺失数据插补模型；

检索原始数据库中被标记为空缺值的时间点或时间段，以及检索经数据清洗模块处剔除异常数据而产生的空缺值，确定需要进行插补的缺失数据集，分别选取缺失数据集前、后时段的完整监测数据作为训练集，采用下述公式进行拟合：

式中，w_i＝[w_i1，w_i2，...，w_in]，即空间权重矩阵W第i行对应的向量；即t时刻下不同测点的监测数据；τ为回归系数，用来度量纯动态效应；λ为空间自回归系数，用来度量测点间的空间效应；μ为滞后一阶空间自回归系数，用来度量测点间的时空效应；c为截距项；

然后分别代入缺失数据集前、后时段的完整监测数据求解缺失数据集前、后时段的回归参数，将两组回归参数的平均值作为缺失数据集的模型参数，记为

将上述获得的模型参数代入上述公式中，得到缺失数据，并插补到对应的序列中；然后将插补后的数据存储于数据存储模块中；

数据存储模块，所述数据存储模块包括原始数据库和预处理数据库，原始数据库用于存储采集模块所采集的原始数据；预处理数据库用于存储经过数据清洗与重构处理后的数据。

2.根据权利要求1所述的水闸变形监测数据预处理系统，其特征在于，所述数据采集模块包括布置在水闸上的温度传感器，布置于水闸上、下游水域中的水位传感器，以及布置在水闸不同部位的多个监测设备，每个监测设备对应一个唯一的编号，所述监测设备以位移传感器为核心部件。