[发明专利]一种基于大数据聚类分析的隧道运营状态划分方法

摘要

本发明涉及隧道工程领域，具体涉及一种基于大数据聚类分析的隧道运营状态划分方法。其地适应隧道运营状态动态变化要求并提供精准预测。本发明采用的方法步骤为1)进行隧道运营监测实验，得到公路隧道运营状态多维空间；2)对监测样本数据集进行预处理，然后判断是否含有缺失值和噪声数据，对所有异常数据进行剔除；3)对划分为k个聚类的样本集计算其任一样本xi的轮廓系数，进而计算不同k个聚类下所有样本n的平均轮廓系数Sk并认定当Sk取最大值时所对应的k值为隧道运营状态最佳状态分类数；4)预置聚类个数为k，并应用FCM算法对隧道运营监测样本数据集进行聚类分析，得到所有样本对k个聚类的隶属度和k个聚类中心；5)根据隶属度最大原则，确定每个隧道运营监测样本对应的运营状态类别。

主权项

一种基于大数据聚类分析的隧道运营状态划分方法，其特征在于：所述的方法步骤为：步骤1)：首先进行隧道运营监测：采集各类污染物浓度、能见度、风速、交通流量数据构建隧道运营监测样本数据集，得到公路隧道运营状态多维空间；步骤2)：对监测样本数据集进行预处理：首先进行数据规约：删除与隧道运营状态不相关或弱相关的维度，然后判断是否含有缺失值和噪声数据，对所有异常数据进行剔除；步骤3)：根据处理后的监测样本数据集进行聚类分析，使其类间距离为最大，而类内样本间距离最小，应用模糊聚类算法—FANNY算法，划分成k个聚类并计算其任一样本xi的轮廓系数Sk(xi)，进而计算不同k个聚类下所有样本n的平均轮廓系数Sk并认定当Sk取最大值时所对应的k值为隧道运营状态最佳状态分类数；步骤4)：预置聚类个数为k，并应用FCM算法对隧道运营监测样本数据集进行聚类分析，得到所有样本对k个聚类的隶属度和k个聚类中心；步骤5)：根据隶属度最大原则，确定每个隧道运营监测样本对应的运营状态类别。