【摘 要】
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传统大坝安全监测资料分析都是基于特定的结构化数据进行简单分析与处理，往往在分析深度与广度上做得不够。本文基于大数据技术，融合结构化与非结构化数据，采用K—Means等算法对
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传统大坝安全监测资料分析都是基于特定的结构化数据进行简单分析与处理，往往在分析深度与广度上做得不够。本文基于大数据技术，融合结构化与非结构化数据，采用K—Means等算法对样本数据进行聚类，根据聚类结果确定并提取训练样本。将样本作为监测资料分析的输入条件，结合回归分析与时间序列等分析模型，对大坝安全监测数据进行分析与预测，从粒度、深度等维度上提高安全监测资料分析的技术水平。最后，本文结合南水北调膨胀土渠道安全监测工程，将本文的各种方法与模型进行了实际的验证。
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