【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及施工数据处理，具体涉及一种建筑工程施工数据处理方法及系统。
技术介绍
1、对浇筑后的混凝土进行养护是建筑工程施工过程中的一个重要环节，养护的好坏往往直接影响到混凝土的强度与质量。比如在混凝土的养护过程中，可能会由于混凝土的湿度过小而导致混凝土出现裂缝。因此，在混凝土的养护过程中，对混凝土的湿度进行异常检测至关重要。目前，对物体的湿度进行异常检测时，通常采用的方式为：通过基于stl的异常检测方法，对通过湿度传感器采集的湿度数据进行异常检测，并根据异常检测结果，判断物体的湿度是否存在异常，一般来说，若异常检测结果中存在异常数据，则通常认为物体的湿度存在异常。
2、然而，当通过基于stl的异常检测方法，对通过湿度传感器在混凝土养护过程中采集的湿度数据进行异常检测，并根据异常检测结果，判断混凝土的湿度是否存在异常时，经常会存在如下技术问题：
3、在湿度数据采集过程中可能会由于湿度传感器接触不良等原因，使得采集的湿度数据是不能表征混凝土真实湿度的错误数据，因此，直接通过基于stl的异常检测方法，对通过湿度传感器采集的湿度数据进行异常检测时，由于这些不能表征混凝土真实湿度的错误数据的存在，可能会导致将湿度数据采集错误的情况误判为混凝土湿度异常情况，从而导致对混凝土湿度进行异常检测的准确度较差。
技术实现思路
1、为了解决对混凝土湿度进行异常检测的准确度较差的技术问题，本专利技术提出了一种建筑工程施工数据处理方法及系统。
2、第一方面，本专利技术
3、获取待养护混凝土在预设时间段内每个湿度传感器下的湿度数据序列，并通过stl算法，对每个湿度数据序列进行分解，得到残差数据序列；
4、将每个残差数据序列中不属于预设标准差区间内的每个残差数据，确定为离群数据；
5、构建每个残差数据序列对应的残差数据曲线，将每个残差数据曲线中纵坐标为残差数据的坐标点确定为残差点，并将每个残差数据曲线中纵坐标为离群数据的坐标点确定为离群点；
6、根据在每个离群点两侧分别距该离群点最近的一个极小值点之间的残差点分布、在每个离群点两侧分别距该离群点最近的一个离群点连线的斜率，以及每个离群点对应的离群数据，确定每个离群点对应的初始异常错误指标；
7、根据每个残差数据曲线与其他残差数据曲线中所有离群点对应的湿度数据和初始异常错误指标，确定每个残差数据曲线对应的整体异常错误指标；
8、根据每个离群点对应的初始异常错误指标和每个离群点所属残差数据曲线对应的整体异常错误指标，确定每个离群点对应的目标异常错误指标；
9、根据离群点对应的目标异常错误指标，从所有离群点对应的湿度数据中筛选出异常错误数据，并对所有湿度数据序列中除了异常错误数据之外的湿度数据进行异常检测。
10、可选地，所述根据在每个离群点两侧分别距该离群点最近的一个极小值点之间的残差点分布、在每个离群点两侧分别距该离群点最近的一个离群点连线的斜率，以及每个离群点对应的离群数据，确定每个离群点对应的初始异常错误指标，包括：
11、将任意一个离群点确定为标记点，从所述标记点所属残差数据曲线中筛选出在所述标记点两侧分别距所述标记点最近的一个极小值点，分别作为第一参考点和第二参考点；
12、将所述标记点与所述第一参考点之间的每个残差点确定为第一残差点，并将所述标记点与所述第二参考点之间的每个残差点确定为第二残差点，得到所述标记点对应的第一残差点集合和第二残差点集合；
13、按照残差点距所述标记点从近到远的顺序，分别对所述第一残差点集合和所述第二残差点集合中的残差点进行排序，得到所述标记点对应的第一残差点序列和第二残差点序列；
14、根据所述标记点对应的第一残差点序列和第二残差点序列，确定所述标记点对应的残差分布指标；
15、从所述标记点所属残差数据曲线中筛选出在所述标记点两侧分别距所述标记点最近的一个离群点，分别作为第三参考点和第四参考点；
16、将所述标记点与所述第三参考点之间的连线的斜率，以及所述标记点与所述第四参考点之间的连线的斜率，分别确定为所述标记点对应的第一斜率和第二斜率；
17、将所述第一斜率的绝对值与所述第二斜率的绝对值的和，确定为所述标记点对应的波动变化指标；
18、根据所述标记点对应的残差分布指标、离群数据和波动变化指标，确定所述标记点对应的初始异常错误指标。
19、可选地，所述根据所述标记点对应的第一残差点序列和第二残差点序列，确定所述标记点对应的残差分布指标，包括：
20、根据所述第一残差点序列中所有相邻两个第一残差点之间的欧式距离，以及所述第二残差点序列中所有相邻两个第二残差点之间的欧式距离，确定所述标记点对应的残差分布指标。
21、可选地，离群点对应的初始异常错误指标对应的公式为：
22、；；
23、；；其中，是第m个离群点对应的初始异常错误指标；m是离群点的序号；是第m个离群点对应的离群数据；是以自然常数为底的指数函数；是第m个离群点对应的残差分布指标；是取绝对值函数；是第m个离群点对应的第一斜率；是第m个离群点对应的第二斜率；是第m个离群点对应的波动变化指标；和表征第m个离群点不同侧的残差点分布情况；是第m个离群点对应的第一残差点序列中第一残差点的数量；是第m个离群点对应的第二残差点序列中第二残差点的数量；i是第m个离群点对应的第一残差点序列中第一残差点的序号；j是第m个离群点对应的第二残差点序列中第二残差点的序号；是第m个离群点对应的第一残差点序列中第i-1个第一残差点与第i个第一残差点之间的欧式距离；是第m个离群点对应的第二残差点序列中第j-1个第二残差点与第j个第二残差点之间的欧式距离。
24、可选地，所述根据每个残差数据曲线与其他残差数据曲线中所有离群点对应的湿度数据和初始异常错误指标，确定每个残差数据曲线对应的整体异常错误指标，包括：
25、将每个残差数据曲线中所有离群点对应的湿度数据，构建为每个残差数据曲线对应的湿度数据向量；
26、将任意一个残差数据曲线确定为标记曲线，并将所有残差数据曲线中除了所述标记曲线之外的每个残差数据曲线，确定为参考曲线，得到所述标记曲线对应的参考曲线集合；
27、根据所述标记曲线对应的湿度数据向量与其对应的参考曲线集合中每个参考曲线对应的湿度数据向量之间的皮尔逊相关系数，确定所述标记曲线与每个参考曲线之间的目标相关系数；
28、将所述标记曲线与其对应的参考曲线集合中所有参考曲线之间的目标相关系数的均值，确定为所述标记曲线对应的参考相似指标；
29、将所述标记曲线与其对应的参考曲线集合中所有参考曲线之间的目标相关系数的方差，确定为所述标记曲线对应的参考波动指标；
30、根据所述标记曲线与其对应的参考曲线集合中所有离群点对应的初本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种建筑工程施工数据处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种建筑工程施工数据处理方法，其特征在于，所述根据在每个离群点两侧分别距该离群点最近的一个极小值点之间的残差点分布、在每个离群点两侧分别距该离群点最近的一个离群点连线的斜率，以及每个离群点对应的离群数据，确定每个离群点对应的初始异常错误指标，包括：
3.根据权利要求2所述的一种建筑工程施工数据处理方法，其特征在于，所述根据所述标记点对应的第一残差点序列和第二残差点序列，确定所述标记点对应的残差分布指标，包括：
4.根据权利要求3所述的一种建筑工程施工数据处理方法，其特征在于，离群点对应的初始异常错误指标对应的公式为：
5.根据权利要求1所述的一种建筑工程施工数据处理方法，其特征在于，所述根据每个残差数据曲线与其他残差数据曲线中所有离群点对应的湿度数据和初始异常错误指标，确定每个残差数据曲线对应的整体异常错误指标，包括：
6.根据权利要求5所述的一种建筑工程施工数据处理方法，其特征在于，残差数据曲线对应的整体异常错误指标对应的公式为：p>
7.根据权利要求1所述的一种建筑工程施工数据处理方法，其特征在于，离群点对应的目标异常错误指标对应的公式为：
8.根据权利要求1所述的一种建筑工程施工数据处理方法，其特征在于，所述根据离群点对应的目标异常错误指标，从所有离群点对应的湿度数据中筛选出异常错误数据，包括：
9.根据权利要求1所述的一种建筑工程施工数据处理方法，其特征在于，所述构建每个残差数据序列对应的残差数据曲线，包括：
10.一种建筑工程施工数据处理系统，其特征在于，包括处理器和存储器，所述处理器用于处理存储在所述存储器中的指令以实现权利要求1-9中任一项所述的一种建筑工程施工数据处理方法。
...【技术特征摘要】
1.一种建筑工程施工数据处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种建筑工程施工数据处理方法，其特征在于，所述根据在每个离群点两侧分别距该离群点最近的一个极小值点之间的残差点分布、在每个离群点两侧分别距该离群点最近的一个离群点连线的斜率，以及每个离群点对应的离群数据，确定每个离群点对应的初始异常错误指标，包括：
3.根据权利要求2所述的一种建筑工程施工数据处理方法，其特征在于，所述根据所述标记点对应的第一残差点序列和第二残差点序列，确定所述标记点对应的残差分布指标，包括：
4.根据权利要求3所述的一种建筑工程施工数据处理方法，其特征在于，离群点对应的初始异常错误指标对应的公式为：
5.根据权利要求1所述的一种建筑工程施工数据处理方法，其特征在于，所述根据每个残差数据曲线与其他残差数据曲线中所有离群点对应的湿度数据和初始异常...
【专利技术属性】
技术研发人员：高沛，李瑞平，李斌，李佳，
申请(专利权)人：山东诚祥建设集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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