[发明专利]一种基于自动化监测数据的边坡动态分类方法

摘要

本发明公开了一种基于自动化监测数据的边坡动态分类方法，属于数据分类技术领域，包括以下步骤：S1、分类、校正：利用聚类算法对现有的监测数据进行分类，同时结合数据日报和周报进行校正；特征值提取：采用监测数据的二次统计分析数据作为特征值，分别计算每个传感器在某个监测期内的数据量、数据均值、数据标准差、一次回归系数和二次回归系数，数据量满足要求的进行数据归一化；S3、数据降维：对步骤S2中提取到的特征值进行数据降维，去掉相关性较强的数据，得到降维后的数据；S4、基于ANN的深度学习；S5、实时监测数据分类，本发明可以实现根据监测数据的实时变化二动态分类，在保证分类准确性的同时，极大的提高了工作效率。