【技术实现步骤摘要】
本说明书涉及地质监测，特别涉及一种用于滑坡裂缝位移监测的异常数据处理方法。
技术介绍
1、裂缝位移监测被广泛应用于滑坡、崩塌等灾害的监测预警并发挥了重要作用。对灾害点实施裂缝位移监测的主要流程为：首先，由安装于滑坡隐患点的裂缝位移计采集裂缝宽度；随后，裂缝位移计上传裂缝宽度值至云端的监测预警平台作为该监测点当前的监测值；接下来，监测预警平台通过预警分析模块分析判断当前监测值是否达到对应预警等级的触发条件，如果达到条件则发出预警信号。
2、在实际应用中发现，裂缝位移监测受设备安装环境、人为或工程扰动等因素影响，其监测数据会发生跳变而产生异常值，导致监测数据质量不理想。在这样的情形下，监测预警平台无论是采用阈值预警还是过程预警的方法，异常的监测值都会引发监测预警平台的误报，从而降低了地质灾害监测预警的准确性和可靠性，产生“狼来了”的不良效应。
技术实现思路
1、针对现有技术中的上述不足，本专利技术提供的一种用于滑坡裂缝位移监测的异常数据处理方法提高裂缝位移监测设备的预警准确性和可靠性。
2、为了达到上述专利技术目的，本专利技术采用的技术方案为：一种用于滑坡裂缝位移监测的异常数据处理方法，包括：
3、s1：获取滑坡裂缝位移监测数据；
4、s2：基于所述滑坡裂缝位移监测数据，利用流式物联网数据集成处理平台进行解析和转换，得到监测数据序列；所述监测数据序列包括监测数据点和对应的历史监测数据；
5、s3：对所述监测数据序列进行差分处理
6、s4：利用拉依达准则判断所述差分数据样本中的监测数据点是否为异常值，若不是，则输出非异常结果；若是，则将该监测数据点作为待核验数据点，进入s5；
7、s5：利用云-边协同异常核验方法采集待核验数据点对应的验证数据序列，利用拉依达准则对所述待核验数据点对应的验证数据序列进行异常值判断，得到异常数据结果；
8、s6：综合所述非异常结果和异常数据结果，得到滑坡裂缝位移监测结果，完成异常数据预警前的预处理。
9、本专利技术的有益效果为：服务器利用流式物联网数据集成处理平台、差分处理方法、拉依达准则和云-边协同异常核验方法对滑坡裂缝位移监测数据进行处理，得到滑坡裂缝位移监测结果。通过这种方式，可以解决滑坡位移监测过程中，由于滑坡监测数据存在非线性、趋势性的特点造成裂缝位移监测异常值误判、漏判的问题；可以区分异常数据类型，确保滑坡位移导致的监测数据突变不误检、不漏报。
10、进一步地：所述s1包括：
11、利用裂缝位移计对滑坡变形全阶段的裂缝位移数据进行实时检测，获取滑坡裂缝位移监测数据。
12、在本说明书的一些实施例中，服务器通过裂缝位移计对滑坡变形全阶段的裂缝位移数据进行实时检测，获取滑坡裂缝位移监测数据。通过这种方式，可以提高裂缝位移监测设备预警的实时性。
13、进一步地：所述s2包括：
14、s210：利用流式物联网数据集成处理平台解析所述滑坡裂缝位移监测数据，通过提取键值对并转换为统一格式，得到所述监测数据点；
15、s220：基于所述监测数据点，通过读取传感器信息，得到对应的历史监测数据；
16、s230：利用所述监测数据点和所述对应的历史监测数据，构建所述监测数据序列。
17、在本说明书的一些实施例中，服务器可以利用流式物联网数据集成处理平台对滑坡裂缝位移监测数据进行解析，得到监测数据序列。通过这种方式，可以确保数据格式的一致性和可用性。
18、进一步地：所述流式物联网数据集成处理平台搭建过程包括：
19、基于物联网通讯协议和流处理平台搭建物联网流式数据集成处理平台。
20、在本说明书的一些实施例中，服务器可以基于物联网通讯协议和流处理平台搭建物联网流式数据集成处理平台。通过流式计算，可实现本实施例中各步骤的输入数据和输出数据在各模块之间的实时传输，避免了定时任务的等待延时，各模块的输出结果无需经过数据库进行中间存储，避免了数据库读写尤其是单表数据量较大时存在的读写延时问题；通过这种方式，可以提高数据处理的实时性和数据传递的稳定性。
21、进一步地：所述s3包括：
22、利用差分公式对所述监测数据序列进行差分处理，得到差分数据样本{x1'，x'2，x'3，…，x'n，xt'}：
23、
24、其中，x′i表示第i个监测数据点对应的差分数据样本，xi表示第i个监测数据点，t表示监测数据点总数，x′n表示第n个监测数据点对应的差分数据样本，x′t表示第t个监测数据点对应的差分数据样本，xi-1表示第i-1个监测数据点对应的差分数据样本。
25、在本说明书的一些实施例中，服务器利用差分公式对所述监测数据序列进行差分处理，得到差分数据样本。通过这种方式，可以消除监测数据序列的趋势性、非线性在异常值检测中的不良影响。
26、进一步地：所述s4包括：
27、s410：利用拉依达准则建立判断条件，判断所述差分数据样本是否为异常值，当差分数据样本不满足判断条件时，输出检测结果；当差分数据样本满足判断条件时，进入s420，所述判断条件如下：
28、|x′i-μ′|>3σ′；
29、
30、
31、其中，x′i表示第i个监测数据点对应的差分数据样本，μ′表示差分数据样本的均值，σ′表示差分数据样本的标准差，n表示差分数据样本总数。
32、s420：将所述监测数据点作为待核验数据点，进入s5。
33、在本说明书的一些实施例中，服务器可以利用拉依达准则建立判断条件，判断所述监测数据点是否为异常值。通过这种方式，大大提高了对裂缝位移监测数据监测的准确性，有效缩小使用拉依达准则时计算得到的上下限阈值范围，提高在裂缝位移数据处于增长趋势时小范围异常变化的敏感性。
34、进一步地：所述s5包括：
35、s510：基于所述待核验数据点，利用云-边协同异常核验方法，采集对应的验证数据序列；
36、s520：利用验证数据序列代替所述监测数据点，返回s3，并利用拉依达准则对所述验证数据序列进行判断，若每一个验证数据点得到的判别结果均为异常值，则将该待核验数据点作为真实位移异常保留；否则，该待核验数据点作为非位移异常剔除，得到异常数据结果。
37、在本说明书的一些实施例中，服务器可以基于待核验数据点，利用云-边协同异常核验方法进行处理，得到异常数据结果。通过这种方式，可以有效判别异常值的类型，确定该异常值是否属于滑坡变形导致的位移突变；对异常数据进行有效过滤的同时确保真实变形数据不被误检，为后续预警分析提供高质量的数据集，从而有效减少裂缝位移数据突变导致的误报，提高预警准确性和可靠性。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种用于滑坡裂缝位移监测的异常数据处理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的用于滑坡裂缝位移监测的异常数据处理方法，其特征在于，所述S1包括：
3.根据权利要求1所述的用于滑坡裂缝位移监测的异常数据处理方法，其特征在于，所述S2包括：
4.根据权利要求3所述的用于滑坡裂缝位移监测的异常数据处理方法，其特征在于，所述流式物联网数据集成处理平台搭建过程包括：
5.根据权利要求1所述的用于滑坡裂缝位移监测的异常数据处理方法，其特征在于，所述S3包括：
6.根据权利要求1所述的用于滑坡裂缝位移监测的异常数据处理方法，其特征在于，所述S4包括：
7.根据权利要求1所述的用于滑坡裂缝位移监测的异常数据处理方法，其特征在于，所述S5包括：
【技术特征摘要】
1.一种用于滑坡裂缝位移监测的异常数据处理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的用于滑坡裂缝位移监测的异常数据处理方法，其特征在于，所述s1包括：
3.根据权利要求1所述的用于滑坡裂缝位移监测的异常数据处理方法，其特征在于，所述s2包括：
4.根据权利要求3所述的用于滑坡裂缝位移监测的异常数据处理方法，其特征在...
【专利技术属性】
技术研发人员：何娜，朱星，吴福，何召庆，刘昶，刘振宇，安俊珠，陶润东，
申请(专利权)人：广西壮族自治区地质环境监测站，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。