高边坡监测中位移数据异常检测方法研究

摘要：位移数据作为评估边坡稳定性的关键指标，其准确性和可靠性至关重要。然而，在实际监测过程中，由于仪器误差、环境因素等多种原因，位移数据中难免出现异常值。这些异常值若不及时检测和处理，将对边坡稳定性评估产生误导，甚至引发安全事故。因此，本文旨在探讨高边坡监测中位移数据异常检测方法，以期为边坡工程的稳定性评估提供科学依据。

关键词：高边坡监测；位移数据异常；检测方法

1 高边坡位移数据特征及异常类型

1.1 位移数据特征

高边坡位移数据具有时间序列特性，随时间推移呈现出一定的变化趋势。在正常情况下，位移变化相对平稳且具有周期性，例如受季节性降水、温度变化等因素影响，位移会在一定范围内波动。同时，不同部位的位移数据存在空间相关性，相邻监测点的位移变化通常具有相似性。

1.2 异常类型

（1）突变异常：位移数据在短时间内发生急剧变化，远超正常波动范围。这种异常可能由边坡内部结构突然破坏，如岩体崩塌、土体滑坡等引起。

（2）趋势异常：位移数据的变化趋势与正常情况下的趋势明显不同，例如原本稳定的位移增长趋势突然加速或减速，可能预示着边坡稳定性状态发生改变。

（3）周期性异常：若位移数据的周期性特征发生显著变化，如周期变长、变短或周期内波动幅度异常增大，也属于异常情况，可能是由于外部环境因素改变或边坡内部应力重新分布导致。

2 传统位移数据异常检测方法及局限性

2.1 阈值法

原理：设定位移数据的上下阈值，当数据超出该阈值范围时，判定为异常。例如，根据边坡工程经验及前期监测数据分析，确定位移变化速率的正常范围，若某一时刻监测到的位移变化速率超过设定的最大阈值，则认为出现异常。

局限性：阈值设定较为困难，若阈值过大，可能会遗漏一些真正的异常数据；若阈值过小，又容易产生较多误报警。而且该方法无法适应位移数据复杂多变的特性，对于逐渐发展的异常情况难以有效检测。

2.2 统计分析法

原理：基于统计学原理，假设位移数据服从某种概率分布，如正态分布。通过计算数据的均值、标准差等统计参数，构建正常数据的统计模型。当新数据与该模型的偏差超过一定程度时，判定为异常。例如，在正态分布假设下，若数据落在均值加减三倍标准差范围之外，可认为是异常值。

局限性：实际高边坡位移数据往往并不严格服从常见的概率分布，且数据易受噪声干扰，导致统计模型不准确，影响异常检测的准确性。同时，该方法对数据的平稳性要求较高，对于非平稳的位移数据，检测效果不佳。

2.3 基于机器学习的传统方法

原理：以支持向量机（SVM）为例，通过构建一个最优分类超平面，将正常位移数据和异常位移数据分开。首先对已知的正常和异常位移数据样本进行训练，学习到数据的特征模式，然后利用训练好的模型对新数据进行分类，判断其是否为异常。

局限性：需要大量有标记的数据进行训练，而在高边坡监测中，获取大量准确标记的异常数据样本较为困难。此外，模型的性能依赖于特征选择和参数设置，若选择不当，容易出现过拟合或欠拟合问题，降低异常检测的可靠性。

3 新型位移数据异常检测方法研究

3.1 基于深度学习的方法

（1）自编码器（AE）

原理：自编码器是一种无监督学习模型，由编码器和解码器组成。编码器将输入的位移数据压缩成低维表示，解码器再将低维表示重构回原始数据维度。在正常数据训练下，自编码器能够学习到正常位移数据的特征模式，当输入异常数据时，由于其特征与正常数据不同，重构误差会显著增大。通过设定重构误差阈值，即可检测异常数据。例如，对于时间序列的位移数据，将连续多个时刻的位移值作为输入，训练自编码器，若某一时刻输入数据的重构误差超过阈值，则判定该时刻位移数据异常。

优势：能够自动学习数据的复杂特征，无需人工进行特征工程，对高维、非线性的位移数据具有良好的适应性。且在无大量标记数据的情况下也能有效检测异常。

（2）长短期记忆网络（LSTM）

原理：LSTM是一种特殊的循环神经网络，能够有效处理时间序列数据中的长期依赖关系。在高边坡位移数据异常检测中，LSTM可以学习位移数据随时间的变化规律。通过训练模型预测未来时刻的位移值，当实际监测到的位移值与预测值偏差过大时，判断为异常。例如，利用过去一段时间的位移数据训练LSTM模型，预测下一个时刻的位移，若实际位移与预测位移的误差超过设定的容忍范围，则表明可能出现异常。

优势：对时间序列数据中的趋势变化、周期性等特征捕捉能力强，能够更好地适应高边坡位移数据的时间动态特性，提高异常检测的准确性和及时性。

3.2 基于数据融合的方法

多源数据融合原理：高边坡监测除了位移数据外，还包括应力、渗流、降雨量等多种数据。基于数据融合的异常检测方法将这些多源数据进行融合分析。例如，采用卡尔曼滤波算法，将位移监测数据与应力监测数据进行融合，综合考虑多种因素对边坡状态的影响。由于不同类型数据从不同角度反映边坡的稳定性，融合后的数据信息更加全面，有助于更准确地检测位移数据异常。

优势：能够充分利用多源数据之间的互补信息，减少单一数据带来的不确定性，提高异常检测的可靠性。同时，通过融合分析不同类型数据的变化关系，可以更深入地理解边坡的变形机制，为异常原因的分析提供更多线索。

3.3 基于聚类的方法

密度聚类原理：以DBSCAN算法为例，该算法基于数据点的密度来进行聚类。在高边坡位移数据中，正常数据点通常会形成密度较高的簇，而异常数据点则相对孤立，处于低密度区域。算法通过定义邻域半径和最小点数，将密度相连的数据点划分为同一类簇，那些无法被划分到任何簇中的数据点即被认定为异常点。例如，对一段时间内多个监测点的位移数据进行DBSCAN聚类分析，若某监测点的位移数据在聚类结果中表现为孤立点，则可怀疑该点位移数据异常。

优势：无需事先知道数据的类别数量，能够自动发现数据中的簇结构，并且对数据分布没有严格的假设要求，对噪声数据有一定的鲁棒性。在高边坡位移数据存在多种复杂正常模式时，能有效区分不同模式下的正常数据与异常数据。

3.4 基于关联规则挖掘的方法

原理：通过挖掘高边坡位移数据以及与之相关的其他环境因素数据（如温度、湿度等）之间的关联规则，来检测位移数据异常。例如，经过大量历史数据挖掘分析，发现当温度连续升高超过一定幅度且湿度达到某一阈值时，位移数据在随后一段时间内会出现特定的变化模式。若在实际监测中，出现了相同的温度和湿度条件，但位移数据变化不符合已挖掘出的关联规则，则判定位移数据异常。常用的关联规则挖掘算法有Apriori算法等，它通过生成频繁项集来发现数据中存在的强关联规则。

优势：能够揭示不同数据之间隐藏的关系，从多个影响因素综合的角度检测位移异常，提高异常检测的全面性。而且挖掘出的关联规则可以为进一步理解边坡位移变化的内在机制提供参考，有助于更深入地分析异常产生的原因。

3.5 基于生成对抗网络（GAN）的方法

原理：生成对抗网络由生成器和判别器组成。在高边坡位移数据异常检测中，生成器通过学习正常位移数据的特征，生成类似正常数据的样本；判别器则负责区分真实的正常数据样本和生成器生成的样本。在训练过程中，生成器不断优化以欺骗判别器，判别器不断提升以准确区分真假样本，两者相互对抗、共同进化。当训练完成后，将待检测的位移数据输入判别器，若判别器判断该数据为生成器生成（即与正常数据特征差异大），则判定该数据为异常。例如，利用大量正常的高边坡位移时间序列数据训练生成对抗网络，当有新的位移数据序列输入时，判别器可根据学习到的正常数据特征模式判断其是否异常。

优势：能够生成与真实数据分布相似的样本，在异常检测中可以有效捕捉到数据的细微特征变化，对于一些难以用传统方法定义的异常情况也能较好地检测出来。相比其他方法，对数据的复杂特征和潜在规律挖掘能力更强。

4 结束语

本文通过对高边坡监测中位移数据异常检测方法的研究，提出了一系列有效的异常值检测方案。这些方案不仅提高了位移数据的准确性和可靠性，还为边坡工程的稳定性评估提供了有力支持。未来，我们将继续深化这一领域的研究，探索更多高效、准确的异常值检测方法，为边坡工程的安全运营保驾护航。

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