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龍圖騰網獲悉中建一局集團(遼寧)建設有限公司;中國建筑一局(集團)有限公司申請的專利一種基于數據分析的錨桿應力計監測數據處理方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120030285B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-16發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510503236.5，技術領域涉及：G06F18/10；該發明授權一種基于數據分析的錨桿應力計監測數據處理方法及系統是由尹國強;喬飛龍;計增龍;李梁;陶延杰;姜豐洋;石帥;辛玲;陳鑫;楊美琦;徐躍軍;付宸;喬樹山;王鳳利;田迪;趙珈毅;楊智慧;張添棋;曹鵬設計研發完成，并于2025-04-22向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于數據分析的錨桿應力計監測數據處理方法及系統在說明書摘要公布了：本發明涉及數據處理的技術領域，公開了一種基于數據分析的錨桿應力計監測數據處理方法及系統。首先采集初始錨桿應力計監測數據集合，基于神經網絡和動態閾值區間得到混合異常檢測方法；其次，使用混合異常檢測方法對初始錨桿應力計監測數據集合進行混合異常檢測，得到處理后的錨桿應力計監測數據集合；再對處理后的錨桿應力計監測數據集合中的缺失數據進行編碼，并建立誤差目標函數；最后，對使用黑翅鳶優化算法尋找全局最優解，建立數據填補序列，填補缺失數據，生成最終錨桿應力計監測數據集合。本發明通過對錨桿應力計監測數據進行處理分析，實現錨桿應力計監測數據處理的目的，方法準確客觀。

本發明授權一種基于數據分析的錨桿應力計監測數據處理方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于數據分析的錨桿應力計監測數據處理方法，其特征在于，包括如下步驟： S1、采集錨桿應力計監測數據，得到初始錨桿應力計監測數據集合，并上傳到智慧運維平臺，建立神經網絡模型并結合動態閾值區間得到混合異常檢測方法； S2、根據所述混合異常檢測方法輸出的異常殘差數據和異常區間數據，對初始錨桿應力計監測數據集合進行混合異常檢測，得到處理后的錨桿應力計監測數據集合； S3、對所述處理后的錨桿應力計監測數據集合中的缺失數據進行編碼，得到完整錨桿應力計監測數據集合，并基于數據誤差建立誤差目標函數； S4、根據所述誤差目標函數，尋找全局最優解，建立數據填補序列，填補所述完整錨桿應力計監測數據集合中的缺失數據，生成最終錨桿應力計監測數據集合，完成錨桿應力計監測數據處理； S2具體包括：將所述初始錨桿應力計監測數據集合輸入到LSTM神經網絡預測模型中，輸出殘差，設定殘差閾值，將殘差大于殘差閾值對應的錨桿應力計監測數據記為候選異常殘差數據集合；使用箱型圖找到所述候選異常殘差數據集合中的異常殘差數據；選取異常殘差數據和異常區間數據的重合數據，記為錨桿應力計監測異常數據，并將錨桿應力計監測異常數據刪除，得到處理后的錨桿應力計監測數據集合； S3具體包括：設定處理后的錨桿應力計監測數據集合中的缺失數據個數為h，在處理后的錨桿應力計監測數據集合中添加標志位hk，當標志位等于0時，表示k維沒有缺失數據，當標志位等于1時，表示k維存在缺失數據，并進行編碼，將標志位插入到處理后的錨桿應力計監測數據集合中的缺失數據處，得到完整錨桿應力計監測數據集合；對所述完整錨桿應力計監測數據集合中的缺失數據進行填補，選取待填補缺失數據，計算待填補缺失數據的局部均方誤差和斜率誤差，賦予局部均方誤差和斜率誤差權重，基于數據誤差建立誤差目標函數如下： 其中，F表示誤差目標函數，σ1和σ2表示權重，表示局部均方誤差，表示斜率誤差； S4具體包括： S41、將所述誤差目標函數作為適應度函數，輸入完整錨桿應力計監測數據集合，將缺失數據填補過程視為搜索空間，根據所述誤差目標函數，使用黑翅鳶優化算法尋找全局最優解，建立數據填補序列； S42、使用所述數據填補序列同步完整錨桿應力計監測數據集合中的缺失數據，生成最終錨桿應力計監測數據集合，完成錨桿應力計監測數據處理。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人中建一局集團(遼寧)建設有限公司;中國建筑一局(集團)有限公司，其通訊地址為：110000 遼寧省沈陽市和平區同澤北街9號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。