《電子技術(shù)應(yīng)用》
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隧道工作面數(shù)據(jù)挖掘分析研究
網(wǎng)絡(luò)安全與數(shù)據(jù)治理
孫明宇,王利民,王首晨
河北建筑工程學(xué)院
摘要: 對隧道工人時態(tài)地理信息系統(tǒng)(TGIS)數(shù)據(jù)進行研究,可以挖掘出隧道工人在工作中潛在的信息。為解決數(shù)據(jù)噪聲干擾和數(shù)據(jù)量大的困境,通過中值濾波技術(shù)去除軌跡數(shù)據(jù)中的噪聲,使用改進的道格拉斯算法進行數(shù)據(jù)壓縮,采用DBSCAN算法進行曲線聚類,最后利用最小二乘法進行曲線擬合,精確地找出了工作面。實驗發(fā)現(xiàn)部分工人在一天中的軌跡具有高度相似性,這將有助于了解工人的工作模式,避免工人出現(xiàn)瞞報、誤報工作情況。
中圖分類號:TP391.4;TD-05文獻(xiàn)標(biāo)識碼:ADOI:10.19358/j.issn.2097-1788.2025.02.014
引用格式:孫明宇,王利民,王首晨. 隧道工作面數(shù)據(jù)挖掘分析研究[J].網(wǎng)絡(luò)安全與數(shù)據(jù)治理,2025,44(2):88-92.
Research on data mining and analysis of tunnel working face
Sun Mingyu, Wang Limin, Wang Shouchen
Hebei University of Architecture
Abstract: Studying TGIS data of tunnel workers can uncover potential information about their work. To solve the dilemma of data noise interference and large data volume, median filtering technology was used to remove noise from trajectory data, improved Douglas algorithm was used for data compression, DBSCAN algorithm was used for curve clustering, and finally the least squares method was used for curve fitting to accurately identify the working face. Among them, it was found that some workers had highly similar trajectories in a day, which will help understand their work patterns and prevent them from concealing or misreporting their work situations.
Key words : working face; clustering; data compression; data mining;least square method

引言

隨著土地空間信息的不斷更新以及經(jīng)濟社會現(xiàn)代化的高速發(fā)展,我國在國土綜合利用、道路交通監(jiān)測和治理等領(lǐng)域,對地理信息系統(tǒng)(Geographic Information System, GIS)的時序分析應(yīng)用有了更多的需求。時態(tài)地理信息系統(tǒng)(Temporal Geographic Information System,TGIS) 已經(jīng)成為 GIS 的研究熱點,它可以提供關(guān)于地理對象在時間和空間上的變化信息[1-3]。同時,通過對TGIS數(shù)據(jù)進行處理,可以提取出不同工人的工作面,這些數(shù)據(jù)將幫助研究人員和決策者深入了解時空現(xiàn)象的規(guī)律和趨勢[4],為科學(xué)決策提供依據(jù)。

在建筑行業(yè)中,工人是最重要的資源之一,他們的行為直接影響項目的進度和成本。對工人的行為軌跡進行分析,可以獲取工人的工作狀態(tài),以供管理者參考,并相應(yīng)地進行策略調(diào)查。而大多數(shù)傳統(tǒng)的監(jiān)控系統(tǒng)依賴于現(xiàn)場工頭的人工監(jiān)控或者工人自行匯報[5],監(jiān)測結(jié)果的可靠性無法保證,且?guī)в幸欢ǖ闹饔^性。因此,亟需一個能自動分析的監(jiān)控技術(shù)框架用來保證勞動力的高效執(zhí)行。在已有研究中,楊海軍[6]等人提出了基于TGIS的數(shù)字孿生智能綜采工作面構(gòu)建技術(shù)體系,以直觀地掌握工作面的信息;毛善君[7]等人基于TGIS的一體化等關(guān)鍵技術(shù),實現(xiàn)了工作面的實時傳輸;Zhou[8]等人提出一個深度學(xué)習(xí)框架,用于對多個工人的施工活動進行自動化分析。但是以上研究存在著仿真效果不佳、信息挖掘不充分等問題。

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在海量數(shù)據(jù)的異常數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)處理準(zhǔn)確性方面具有明顯的優(yōu)勢[9]。如申海洋等[10]通過提取不同時間掘進工作面的瓦斯涌出特征信息,實現(xiàn)了瓦斯涌出的動態(tài)識別分析。然而,實際應(yīng)用中將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與TGIS相結(jié)合仍面臨一些挑戰(zhàn)。如處理大規(guī)模的時空數(shù)據(jù),如何提高數(shù)據(jù)處理的效率和性能,是一個難題;如何選擇合適的方法進行處理,以保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可信度,也是一個挑戰(zhàn)[11-12]。面對這些挑戰(zhàn),本文提出一種使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的方法,以某隧道工作人員為研究對象,對原始軌跡提取出關(guān)鍵特征,最終準(zhǔn)確地提取出工作面。該技術(shù)框架可以排除大量冗余數(shù)據(jù)的干擾,自動分析工人每一天的工作區(qū)域,然后以工作面曲線的形式進行展示,為項目決策者提供判斷依據(jù)。圖1為本文的技術(shù)路線圖。

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作者信息:

孫明宇,王利民,王首晨

(河北建筑工程學(xué)院,河北張家口075000)


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