[发明专利]一种面向疏浚产量的工艺参量聚类分析方法

说明书

本发明公开了一种面向疏浚产量的工艺参量聚类分析方法，包括如下步骤：(1)收集疏浚作业中产量与工艺参量的数据资料，并建立相应的样本矩阵；(2)对样本矩阵中的参量数据进行标准化处理；（3）将选取的工艺参量与产量进行相似度的计算；（4）对所计算的相似度结果进行分析，确定各工艺参量与产量之间的相关性。本发明所能达到的有益效果：为疏浚作业产量的优化研究提供一种方法，达到高效率、高产量的目的，对疏浚作业中产量与工艺参量的相关性研究具有重要意义。

技术领域

本发明涉及基于聚类分析的疏浚产量与工艺参量相关性确定的应用，属于疏浚工程领域。

背景技术

疏浚工程是水利水运工程的重要项目，对人类社会进步、环境改善及经济发展的作用非常重大。现代疏浚工程主要依靠挖泥船来进行，工艺调控参量众多，在现阶段疏浚作业中，主要是以人工操作为主。即使是经验丰富的操作人员，由于影响因素众多导致定性测试相对困难，疏浚作业一直处于高能耗、低产量状态。因此，搜寻与疏浚作业产量相关的工艺参量显得尤为重要。实现疏浚作业的高产量、低能耗，降低操作复杂性，提高疏浚作业的自动化程度在今天显得尤为迫切。

发明内容

本发明的目的在于克服上述缺陷，利用聚类分析，提供一种面向疏浚产量的工艺参量聚类分析方法，对疏浚作业的产量与工艺参量之间的相关性进行确定，筛选影响疏浚作业产量的重要因素，实现高效率、高产量的目的，提高疏浚自动化程度。

为实现上述目的，本发明所采用的技术方案为：一种面向疏浚产量的工艺参量聚类分析方法，包括以下步骤:

步骤(1)：收集疏浚作业中产量与工艺参量的数据资料，确定p个分析变量，列出因变量与自变量样本矩阵；其中，p为正整数；

步骤(2)：对相关参量数据进行标准化处理；

步骤(3)：对选取的各工艺参量与产量进行相似度的计算；

步骤(4)：对所计算的相似度结果进行分析，确定各工艺参量与产量之间的相关性。

上述步骤(1)中的样本矩阵如下：

设对p个自变量x₁,x₂,…,x_p和1个因变量y₁行了n次观测,分别记自变量与因变量的“样本点×变量”型的数据矩阵为：

记样本矩阵为

上述步骤(2)中矩阵标准化处理如下：

样本矩阵进行标准化变换后的矩阵如下所示，

其中，r＝1,2,…,n

这里为自变量x_p的观测值的最小值，为自变量x_p观测值的极差；为因变量y₁的观测值的最小值，为因变量y₁的观测值的极差。经过极差归一化变换后，矩阵F^R的每个元素的取值均在0～1之间。

上述步骤(3)中相似度的计算如下：

选取已进行标准化处理后的任意一自变量，如是两个n维数据对象,那么x_j与y₁之间的相似度的计算可分三步计算：

第一步，比较，度量单个属性之间的分离程度。可由下式计算：

其中，R_j表示第j个属性的方差；