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龙图腾网获悉中建一局集团(辽宁)建设有限公司;中国建筑一局(集团)有限公司申请的专利一种基于数据分析的锚杆应力计监测数据处理方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120030285B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510503236.5，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权一种基于数据分析的锚杆应力计监测数据处理方法及系统是由尹国强;乔飞龙;计增龙;李梁;陶延杰;姜丰洋;石帅;辛玲;陈鑫;杨美琦;徐跃军;付宸;乔树山;王凤利;田迪;赵珈毅;杨智慧;张添棋;曹鹏设计研发完成，并于2025-04-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数据分析的锚杆应力计监测数据处理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及数据处理的技术领域，公开了一种基于数据分析的锚杆应力计监测数据处理方法及系统。首先采集初始锚杆应力计监测数据集合，基于神经网络和动态阈值区间得到混合异常检测方法；其次，使用混合异常检测方法对初始锚杆应力计监测数据集合进行混合异常检测，得到处理后的锚杆应力计监测数据集合；再对处理后的锚杆应力计监测数据集合中的缺失数据进行编码，并建立误差目标函数；最后，对使用黑翅鸢优化算法寻找全局最优解，建立数据填补序列，填补缺失数据，生成最终锚杆应力计监测数据集合。本发明通过对锚杆应力计监测数据进行处理分析，实现锚杆应力计监测数据处理的目的，方法准确客观。

本发明授权一种基于数据分析的锚杆应力计监测数据处理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于数据分析的锚杆应力计监测数据处理方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、采集锚杆应力计监测数据，得到初始锚杆应力计监测数据集合，并上传到智慧运维平台，建立神经网络模型并结合动态阈值区间得到混合异常检测方法； S2、根据所述混合异常检测方法输出的异常残差数据和异常区间数据，对初始锚杆应力计监测数据集合进行混合异常检测，得到处理后的锚杆应力计监测数据集合； S3、对所述处理后的锚杆应力计监测数据集合中的缺失数据进行编码，得到完整锚杆应力计监测数据集合，并基于数据误差建立误差目标函数； S4、根据所述误差目标函数，寻找全局最优解，建立数据填补序列，填补所述完整锚杆应力计监测数据集合中的缺失数据，生成最终锚杆应力计监测数据集合，完成锚杆应力计监测数据处理； S2具体包括：将所述初始锚杆应力计监测数据集合输入到LSTM神经网络预测模型中，输出残差，设定残差阈值，将残差大于残差阈值对应的锚杆应力计监测数据记为候选异常残差数据集合；使用箱型图找到所述候选异常残差数据集合中的异常残差数据；选取异常残差数据和异常区间数据的重合数据，记为锚杆应力计监测异常数据，并将锚杆应力计监测异常数据删除，得到处理后的锚杆应力计监测数据集合； S3具体包括：设定处理后的锚杆应力计监测数据集合中的缺失数据个数为h，在处理后的锚杆应力计监测数据集合中添加标志位hk，当标志位等于0时，表示k维没有缺失数据，当标志位等于1时，表示k维存在缺失数据，并进行编码，将标志位插入到处理后的锚杆应力计监测数据集合中的缺失数据处，得到完整锚杆应力计监测数据集合；对所述完整锚杆应力计监测数据集合中的缺失数据进行填补，选取待填补缺失数据，计算待填补缺失数据的局部均方误差和斜率误差，赋予局部均方误差和斜率误差权重，基于数据误差建立误差目标函数如下： 其中，F表示误差目标函数，σ1和σ2表示权重，表示局部均方误差，表示斜率误差； S4具体包括： S41、将所述误差目标函数作为适应度函数，输入完整锚杆应力计监测数据集合，将缺失数据填补过程视为搜索空间，根据所述误差目标函数，使用黑翅鸢优化算法寻找全局最优解，建立数据填补序列； S42、使用所述数据填补序列同步完整锚杆应力计监测数据集合中的缺失数据，生成最终锚杆应力计监测数据集合，完成锚杆应力计监测数据处理。

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