【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，具体涉及基于bim技术的水利工程预警方法及系统。
技术介绍
1、bim技术即是建筑信息模型技术，是一种数字化建筑设计、建造、管理和维护的技术。它通过建筑信息模型的建立和应用，实现建筑项目全过程的数字化管理，包括项目计划、设计方案、施工图纸、材料管理、成本和进度控制等。bim技术在实现建筑工程项目可视化和协同化方面具有独特的优势。水利工程包括水库、水闸和排水系统等，对防洪、供水和灌溉等方面都具有重要作用。然而，水利工程面临着各种挑战，因此通过bim技术的水利工程的预警就有重要的意义。
2、在常规的技术中通过bim技术获取各种水利工程的数据，再根据lof（局部离群因子）算法通过设置数据点的k近邻范围对水利工程中每个类型数据序列中所有数据的异常个数进行异常检测，以此来对水利工程进行预警；但是在使用lof算法进行离群点的异常检测时，由于水利工程中各种数据之间会互相影响，因此自行设置的k近邻范围很难检测出异常数据点，导致水利工程中异常数据检测的准确性降低。
技术实现思路
1、本专利技术提供基于bim技术的水利工程预警方法及系统，以解决现有的问题。
2、本专利技术的基于bim技术的水利工程预警方法及系统采用如下技术方案：
3、本专利技术一个实施例提供了基于bim技术的水利工程预警方法，该方法包括以下步骤：
4、采集水利工程中的各种类型数据序列；
5、根据任意两种类型数据序列之间的相关系数，得到任意两种类型数据序
6、根据每种类型数据序列中不同数据的异常程度的差异，得到每种类型数据序列中每两个数据之间的相关程度，对任意两种类型数据序列中两个数据之间的关联性和每种类型数据序列中每两个数据之间的相关程度进行融合，获得每种类型数据序列中每两个数据之间的离群程度；
7、根据每种类型数据序列中每两个数据之间的离群程度获得每种类型数据序列中每个数据的近邻范围，根据每种类型数据序列中每个数据的近邻范围得到每种类型数据序列中每个数据的局部离群因子，根据每个数据的局部离群因子进行水利工程的预警。
8、进一步地，所述根据任意两种类型数据序列之间的相关系数，得到任意两种类型数据序列中两个数据之间的关联性，包括的计算公式如下：
9、
10、式中，表示第种类型数据序列与第种类型数据序列之间的相关系数，表示第种类型数据序列中第个数据与第种类型数据序列中第个数据之间的距离，表示第种类型数据序列中第个数据与第种类型数据序列中第个数据之间的距离，表示每种类型数据序列中所有数据的总个数，表示第种类型数据序列中第个数据与第种类型数据序列中第个数据之间的关联性，表示以自然常数为底的指数函数，表示线性归一化函数。
11、进一步地，所述任意两种类型数据序列之间的相关系数的具体获取步骤如下：
12、每两种类型数据序列之间的相关系数是通过皮尔逊相关系数计算得到。
13、进一步地，所述根据每种类型数据序列中数据之间的差异，得到每种类型数据序列中每个数据的异常程度，包括的计算公式如下：
14、
15、式中，表示第种类型数据序列中的第个数据，表示第种类型数据序列中所有数据的均值，表示第种类型数据序列中的第个数据，表示第种类型数据序列中所有数据的均值，表示每种类型数据序列中所有数据的总个数，表示第种类型数据序列中第个数据与第种类型数据序列中第个数据之间的关联性，表示第种类型数据序列中所有数据的集合，表示所有类型数据序列的种类个数，表示第种类型数据序列中第个数据的异常程度，为绝对值符号，表示取最大值函数，表示第种类型数据序列中第个数据与第种类型数据序列中所有数据之间的关联性的最大值。
16、进一步地，所述根据每种类型数据序列中不同数据的异常程度的差异，得到每种类型数据序列中每两个数据之间的相关程度，包括的计算公式如下：
17、
18、式中，表示第种类型数据序列中第个数据的异常程度，表示第种类型数据序列中第个数据的异常程度，表示第种类型数据序列中第个数据与第个数据之间的距离，表示第种类型数据序列中第个数据与第个数据之间的相关程度，表示以自然常数为底的指数函数，为绝对值符号。
19、进一步地，所述对任意两种类型数据序列中两个数据之间的关联性和每种类型数据序列中每两个数据之间的相关程度进行融合，获得每种类型数据序列中每两个数据之间的离群程度，包括的计算公式如下：
20、
21、式中，表示第种类型数据序列中第个数据与第个数据之间的相关程度，表示第种类型数据序列中第个数据与第个数据之间的相关程度，表示第种类型数据序列中第个数据与第种类型数据序列中第个数据之间的关联性，表示所有类型数据序列的种类个数，表示第种类型数据序列中第个数据与第个数据之间的离群程度，表示以自然常数为底的指数函数。
22、进一步地，所述根据每种类型数据序列中每两个数据之间的离群程度获得每种类型数据序列中每个数据的近邻范围，包括的具体步骤如下：
23、以每种类型数据序列中的第个数据为例，获取同种类型数据序列中和第个数据距离最近的一个数据，记作第个数据，当第个数据与第个数据之间的离群程度大于或者等于预设阈值t时，则将第个数据作为第个数据的邻域数据；
24、获取同种类型数据序列中和第个数据距离第二近的一个数据，记作第个数据，当第个数据与第个数据之间的离群程度大于或者等于预设阈值t时，则将第个数据作为第个数据的邻域数据；
25、获取同种类型数据序列中和第个数据距离第三近的一个数据，记作第个数据，当第个数据与第个数据之间的离群程度大于或者等于预设阈值t时，则将第个数据作为第个数据的邻域数据；
26、以此类推，直至出现一个数据与第个数据之间的离群程度小于预设阈值t时，则停止迭代，此时得到第个数据的所有邻域数据，将第个数据的所有邻域数据作为第个数据的近邻范围。
27、进一步地，所述根据每种类型数据序列中每个数据的近邻范围得到每种类型数据序列中每个数据的局部离群因子，包括的具体步骤如下：
28、根据每种类型数据序列中每个数据的近邻范围通过lof算法得到每种类型数据序列中每个数据的局部离群因子。
29、进一步地，所述根据每个数据的局部离群因子进行水利工程的预警，包括的具体步骤如下：
30、将采集数据的最后一刻记为当前时刻，当每种类型数据序列中当前时刻的数据的局部离群因子大于预设阈值z时，则判定该种类型数据序列中当前时刻的数据为异常数据点，则需要进行预警；当每种类型数据序列中当前时刻的数据的局部离群因子小于或者等于预设阈值z时，则判定该种类型数据序列中当前时刻的数据为正常数据点。
31、本专利技术还提供了基于bim技术的水利工程预警系统，包括存储器、处理器以及存储在所本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于BIM技术的水利工程预警方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述基于BIM技术的水利工程预警方法，其特征在于，所述根据任意两种类型数据序列之间的相关系数，得到任意两种类型数据序列中两个数据之间的关联性，包括的计算公式如下：
3.根据权利要求1所述基于BIM技术的水利工程预警方法，其特征在于，所述任意两种类型数据序列之间的相关系数的具体获取步骤如下：
4.根据权利要求1所述基于BIM技术的水利工程预警方法，其特征在于，所述根据每种类型数据序列中数据之间的差异，得到每种类型数据序列中每个数据的异常程度，包括的计算公式如下：
5.根据权利要求1所述基于BIM技术的水利工程预警方法，其特征在于，所述根据每种类型数据序列中不同数据的异常程度的差异，得到每种类型数据序列中每两个数据之间的相关程度，包括的计算公式如下：
6.根据权利要求1所述基于BIM技术的水利工程预警方法，其特征在于，所述对任意两种类型数据序列中两个数据之间的关联性和每种类型数据序列中每两个数据之间的相关程度进行融合，获得每种类型数据序
7.根据权利要求1所述基于BIM技术的水利工程预警方法，其特征在于，所述根据每种类型数据序列中每两个数据之间的离群程度获得每种类型数据序列中每个数据的近邻范围，包括的具体步骤如下：
8.根据权利要求1所述基于BIM技术的水利工程预警方法，其特征在于，所述根据每种类型数据序列中每个数据的近邻范围得到每种类型数据序列中每个数据的局部离群因子，包括的具体步骤如下：
9.根据权利要求1所述基于BIM技术的水利工程预警方法，其特征在于，所述根据每个数据的局部离群因子进行水利工程的预警，包括的具体步骤如下：
10.基于BIM技术的水利工程预警系统，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-9任意一项所述基于BIM技术的水利工程预警方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.基于bim技术的水利工程预警方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述基于bim技术的水利工程预警方法，其特征在于，所述根据任意两种类型数据序列之间的相关系数，得到任意两种类型数据序列中两个数据之间的关联性，包括的计算公式如下：
3.根据权利要求1所述基于bim技术的水利工程预警方法，其特征在于，所述任意两种类型数据序列之间的相关系数的具体获取步骤如下：
4.根据权利要求1所述基于bim技术的水利工程预警方法，其特征在于，所述根据每种类型数据序列中数据之间的差异，得到每种类型数据序列中每个数据的异常程度，包括的计算公式如下：
5.根据权利要求1所述基于bim技术的水利工程预警方法，其特征在于，所述根据每种类型数据序列中不同数据的异常程度的差异，得到每种类型数据序列中每两个数据之间的相关程度，包括的计算公式如下：
6.根据权利要求1所述基于bim技术的水利工程预警方法，其特征在于，所述对任意两种类型数据序列中两个数据之...
【专利技术属性】
技术研发人员：李铁山，姜伯铮，陈强，卞志斌，孙军，和震昊，
申请(专利权)人：深圳市壹格锐科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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