盾构施工分析预测大数据技术应用研究PPT格式课件下载.pptx
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研究现状:
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GB/TB数据类型:
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数据概况数据预处理数据特征描述关联规则挖掘模型应用测试评价,INTERNATIONALCONFERENCEONPIPELINESANDTRENCHLESSTECHNOLOGY2016,数据来源广州13号线数据集320rings训练集270rings测试集50rings静态数据(试验用)CSV格式文件,INTERNATIONALCONFERENCEONPIPELINESANDTRENCHLESSTECHNOLOGY2016,盾构施工数据挖掘试验,数据概况,数据预处理,1)线路数据来源:
线路平纵断面图,盾构施工数据挖掘试验,INTERNATIONALCONFERENCEONPIPELINESANDTRENCHLESSTECHNOLOGY2016,2)地层数据来源:
地质纵断面图,数据预处理地层编号:
关联因素+编码规则,盾构施工数据挖掘试验,INTERNATIONALCONFERENCEONPIPELINESANDTRENCHLESSTECHNOLOGY2016,3)掘进数据来源:
盾构机数据采集系统,数据预处理去除异常值、缺失值记录数据离散化分段,盾构施工数据挖掘试验,INTERNATIONALCONFERENCEONPIPELINESANDTRENCHLESSTECHNOLOGY2016,数据预处理,4)监测数据来源:
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227ringsTunnel_layertypes,Cover_layertypes,INTERNATIONALCONFERENCEONPIPELINESANDTRENCHLESSTECHNOLOGY2016,描述性分析,数据特征描述,盾构掘进参数-环号分布图,数据特征描述,盾构施工数据挖掘试验,确定数据挖掘的参数组:
Tunnel_layerTunnellingspeed(cm/min)Totalthrust(1.0e4kN)Cuttertorque(kNm)Soilpressure(MPa)Groutingpressure(MPa)Screwrotationalspeed(rmp)Settle_5,INTERNATIONALCONFERENCEONPIPELINESANDTRENCHLESSTECHNOLOGY2016,关联规则(AssociationRules),在数据系统中,迅速找出各事物之间潜在的、有价值的关联,用规则表示出来,经过推理、积累形成知识后,得出重要的相关联的结论。
最有影响力挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。
可扩展并行计算。
两个阈值:
最小支持度Min_Sup最小可信度Min_Conf推荐关联规则,盾构施工数据挖掘试验,关联规则挖掘关联规则表达形式:
前件items=结论itemApriori算法Sup-Conf模型,INTERNATIONALCONFERENCEONPIPELINESANDTRENCHLESSTECHNOLOGY2016,关联规则挖掘,盾构施工数据挖掘试验,Apriori算法结果:
20项推荐关联规则(minsup=7%,minconf=90%),INTERNATIONALCONFERENCEONPIPELINESANDTRENCHLESSTECHNOLOGY2016,关联规则挖掘,盾构施工数据挖掘试验,Apriori算法结果:
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建立模型知识库minsup=7%,INTERNATIONALCONFERENCEONPIPELINESANDTRENCHLESSTECHNOLOGY2016,关联规则挖掘,关联规则模型讨论:
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14/17=82%,结论:
说明推荐关联模型比较合理!
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