典型文献
基于多传感器信息融合的城市边坡监测数据异常事件检测
文献摘要：
为预防和管控城市突发地质灾害造成的人民生命和财产损失,国家针对城市地质灾害易发地区部署了大量的各类传感器,用来感知和监测城市边坡等地质体的变化情况,以支持对地质灾害的预警.从边坡监测数据特点和时序数据分析技术出发,针对监测数据噪声混杂、模式分析困难、预警阈值的不确定性等问题,给出了一种基于多传感器信息融合的边坡监测数据异常事件检测方法.主要工作包括:①边坡监测数据变化模式可以归结为周期项、趋势项以及噪声项的叠加,实践中在预处理基础上对边坡监测数据进行周期为24 h的重采样,同时趋势项可以近似看作是经典的牛顿运动,以此构建形变运动模型,为卡尔曼滤波的状态转移提供理论支持;②采用集中式衰减记忆卡尔曼滤波,引入衰减记忆因子,对多传感器边坡监测数据进行特征级融合,降低了噪声的影响,提高了边坡监测数据的可靠性;③引入惩罚系数,应用改进的动态时间弯曲算法对于周期序列数据进行相似性度量.在此基础上基于K-means聚类和局部异常因子分析对边坡监测数据进行异常检测,并基于3σ准则确定预警阈值.该方法能将正常模式和异常模式的时序数据进行区分,有效检测出边坡监测数据的异常,为灾害预防提供支持.最后以深圳市典型边坡监测数据为例验证了此方法的可行性.
文献关键词：
时序数据;多传感器信息融合;卡尔曼滤波;动态时间弯曲;边坡监测数据异常事件检测
中图分类号：
作者姓名：
刘刚;叶立新;陈麒玉;陈根深;范文遥
作者机构：
中国地质大学(武汉)计算机学院,武汉430078;中国地质大学(武汉)智能地学信息处理湖北省重点实验室,武汉430078;中国地质大学(武汉)生物地质与环境地质国家重点实验室,武汉430078
文献出处：
引用格式：
[1]刘刚;叶立新;陈麒玉;陈根深;范文遥-.基于多传感器信息融合的城市边坡监测数据异常事件检测)[J].地质科技通报,2022(02):13-25
A类：
边坡监测数据异常事件检测,记忆卡
B类：
多传感器信息融合,突发地质灾害,财产损失,城市地质灾害,类传,地质体,时序数据分析,数据分析技术,数据噪声,模式分析,预警阈值,工作包,数据变化,归结为,周期项,趋势项,行周期,重采样,以近,牛顿,运动模型,卡尔曼滤波,状态转移,集中式,特征级融合,罚系数,应用改进,动态时间弯曲算法,序列数据,相似性度量,means,局部异常因子,异常检测,异常模式,有效检测,灾害预防,典型边坡
AB值：
0.237521
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