聚类分析在桥梁监测异常数据处理中的应用

聚类分析在桥梁监测异常数据处理中的应用

论文摘要

桥梁监测工程中,数据累积的问题日渐显现,对数据进行及时快速的处理甚为重要。作为新兴的现代化大数据处理技术,数据挖掘可以从数据库中发现隐含的、有意义的知识模式,可以反映不同事物之间的属性差别。引入数据挖掘中的聚类分析进行桥梁监测数据的异常判别,并设定合理阈值作为剔除异常监测数据的依据,为海量监测数据的处理提供了一条可靠道路。

论文目录

  • 1 引言
  • 2 数据挖掘与聚类分析
  •   2.1 数据挖掘与聚类
  •   2.2 K_means聚类分析算法
  • 3 基于聚类的桥梁监测数据分析
  •   3.1 多测点群体异常数据聚类分析
  •   3.2 单测点类间异常数据判定
  •   3.3 异常数据阈值确定
  • 4 结论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 李西芝,胡靖

    关键词: 聚类分析,桥梁监测,数据处理,算法

    来源: 黑龙江交通科技 2019年12期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑

    专业: 公路与水路运输

    单位: 中设设计集团股份有限公司,东南大学智能运输系统研究中心

    基金: 江苏省交通运输科技项目(2016Y12)

    分类号: U446

    DOI: 10.16402/j.cnki.issn1008-3383.2019.12.049

    页码: 88-90+92

    总页数: 4

    文件大小: 864K

    下载量: 98

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