沉降监测网点位稳定性分类的模糊聚类法

试述模糊聚类的思想方法
模糊聚类是一种聚类分析方法，它是在模糊集合论的基础上进行的。

模糊聚类的思想方法主要有以下几点：
对于一个数据点，它不仅属于一个聚类，而且可以同时属于多个聚类。

因此，每个数据点都有一个隶属度，表示它属于每个聚类的程度。

模糊聚类的目标是最小化聚类间的差异，同时最大化聚类内部的相似度。

因此，模糊聚类的结果具有较高的联通性，能够反映数据之间的真实关系。

模糊聚类的过程一般分为两个阶段：聚类中心的初始化和聚类中心的更新。

聚类中心的初始化是指为每个聚类选取一个初始聚类中心；聚类中心的更新是指不断地调整聚类中心的位置，使得聚类内部的相似度最大化。

模糊聚类的结束条件可以是聚类中心的收敛，也可以是聚类结果的不再变化。

当聚类中心的收敛时，模糊聚类算法便结束了；当聚类结果的不再变化时，模糊聚类算法便结束了。

在模糊聚类算法结束后，每个数据点的隶属度就可以用来表示它属于每个聚类的程度。

模糊聚类的结果可以用来发现数据之间的联系，并且能够对数据进行分类。

在实际应用中，模糊聚类常常被用于市场细分、知识发现、数据挖掘等领域。

模糊聚类的原理和应用1. 简介模糊聚类是一种聚类分析方法，它通过考虑数据点属于不同聚类的程度，使得数据点可以同时属于多个聚类。

与传统的硬聚类方法不同，模糊聚类能够更好地处理实际问题中的复杂性和不确定性。

本文将介绍模糊聚类的原理和应用。

2. 模糊聚类的原理在传统的硬聚类方法中，每个数据点只能隶属于一个聚类，而在模糊聚类中，每个数据点可以属于多个聚类，且属于不同聚类的程度可以从0到1之间的任意值。

这种程度被称为隶属度，用来表示数据点与聚类的关联程度。

模糊聚类的原理可以通过以下步骤来解释：1.初始化聚类中心：首先随机选择一些数据点作为聚类中心。

2.计算隶属度：计算每个数据点与每个聚类中心的隶属度，可以使用模糊C均值（FCM）算法来计算。

3.更新聚类中心：根据隶属度计算出每个聚类的中心点，更新聚类中心。

4.重复步骤2和3，直到聚类中心不再变化或达到预设的迭代次数。

模糊聚类的核心是通过计算隶属度来确定每个数据点对每个聚类的归属程度，从而实现多类别的聚类。

3. 模糊聚类的应用模糊聚类在许多领域中具有广泛的应用，包括数据挖掘、模式识别、图像处理和生物信息学等。

以下是几个常见的应用领域：3.1 数据挖掘在数据挖掘中，模糊聚类可以帮助找到数据集中的隐藏模式和关联规则。

通过将数据点划分到不同的聚类中，可以更好地理解数据的结构和特征。

模糊聚类还可以用作预测分析和聚类分析的基础。

3.2 模式识别在模式识别中，模糊聚类可以帮助将输入数据分类到模式类别中。

通过考虑隶属度，模糊聚类可以更好地处理模糊和不确定性的输入数据。

这在人脸识别、手写体识别等任务中非常有用。

3.3 图像处理在图像处理中，模糊聚类被广泛应用于图像分割和图像压缩等任务。

通过将图像像素划分到不同的聚类中，可以实现图像的分割和压缩。

模糊聚类还可以用于图像特征提取和图像检索等应用。

3.4 生物信息学在生物信息学中，模糊聚类被用于处理基因表达数据和蛋白质序列数据等。

模糊聚类分析方法对所研究的事物按一定标准进行分类的数学方法称为聚类分析，它是多元统 计“物以类聚”的一种分类方法。

载科学技术、经济管理中常常要按一定的标准 （相似程度或亲疏关系）进行分类。

例如，根据生物的某些性状可对生物分类， 根据土壤的性质可对土壤分类等。

由于科学技术、经济管理中的分类界限往往不 分明，因此采用模糊聚类方法通常比较符合实际。

一、模糊聚类分析的一般步骤1、第一步：数据标准化［9］（1）数据矩阵设论域U ={X i ,X 2,||l,X n }为被分类对象，每个对象又有m 个指标表示其性状,于是，得到原始数据矩阵为Xm 1X m2bI-Xnm」其中X nm 表示第n 个分类对象的第m 个指标的原始数据（2）数据标准化在实际问题中，不同的数据一般有不同的量纲，为了使不同的量纲也能进行 比较，通常需要对数据做适当的变换。

但是，即使这样，得到的数据也不一定在 区间［0,1］上。

因此，这里说的数据标准化，就是要根据模糊矩阵的要求，将数据 压缩到区间［0,1］上。

通常有以下几种变换: ① 平移•标准差变换X i = {x i1, X i2,川，X m }X i 1X2 1X n2 IHxik -(i 一 1,21 n, k_；HL 2mS k其中-1 n1 n_ 2xkxi ， 2(xik~'兀)。

n i 4: n i 4经过变换后，每个变量的均值为 0,标准差为1,且消除了量纲的影响。

但是，再用得到的x k 还不一定在区间［0,1］上。

② 平移•极差变换显然有0乞x ik 乞1，而且也消除了量纲的影响 ③ 对数变换xk- lg x ik (i = 1,n , k; l ［L 2 m取对数以缩小变量间的数量级。

2、第二步：标定(建立模糊相似矩阵)设论域U =｛为公2,川，人｝ , X i =｛为1必2,川,心｝，依照传统聚类方法确定相似 系数，建立模糊相似矩阵，x i 与X j 的相似程度用=R(X j ,X j )。

沉降观测稳定的标准(一)沉降观测稳定的标准在工程建设和基础设施设计中，沉降观测是一项重要的工作，通过沉降观测可以评估地基的稳定性和基础工程的安全性。

而沉降观测的稳定性标准则是评估沉降观测数据的有效性和可靠性的重要依据。

1. 观测点应平稳沉降观测的第一步是确定观测点，而观测点的选取必须要求平稳。

如果观测点存在严重的不平稳情况，那么观测结果会受到周边地形地貌的影响，造成数据波动不稳定，从而影响沉降观测的准确性和可靠性。

2. 观测点周围环境应稳定除了观测点本身要求平稳外，观测点周围的环境也必须要求稳定。

环境不稳定比如周围存在工地施工、地铁运营、地下水泵站等，这些因素都会对观测点造成影响，从而导致观测结果不准确。

3. 测量设备应精准沉降观测的另一个关键点是测量设备的精准性。

为了得到准确的沉降数据，需要选用高精度的测量设备，同时在使用过程中也要注意保护和校准，确保测量设备的精准性。

4. 观测时间应适当在进行沉降观测时，观测时间也是需要考虑的因素之一。

适当的观测时间可以确保数据的充分和准确，但过长或者过短的观测时间都会对观测数据的有效性产生影响。

5. 观测数据应进行统计分析对于沉降观测所得的数据，在进行分析时，需要进行一定的统计分析，这样才能得到有意义的结论。

统计分析可以帮助我们识别出比较明显的趋势和变化，对沉降观测的数据也起到了很好的补充和印证作用。

以上就是沉降观测稳定的标准，只有在这些标准条件下的沉降观测数据才是真正可靠有效的，才能为工程建设和基础设施设计提供有力的参考。

6. 观测数据应连续性稳定沉降观测的连续性稳定也是衡量其有效性的关键之一。

观测数据应该在持续的时间内稳定，没有显著的变化，这样才能保证观测数据的连续性稳定。

7. 观测数据应在同一时间和地点归并为了更好地理解沉降观测数据，需要将同一时间段内多个观测数据以及不同地点的观测数据进行归并。

通过把无序杂乱的数据进行整合，可以更好地识别变化趋势和进一步分析数据。

沉降观测基准点、观测点、观测位定义沉降观测基准点、观测点、观测位在土木工程中起到了重要的作用。

它们是用来监测土地或建筑物的沉降情况的点位，能够提供有关土地或建筑物是否存在沉降问题的重要信息。

让我们来了解一下沉降观测基准点。

沉降观测基准点是一个已知高程的点位，通常是由测量部门在工程施工前精确测量并设立的。

它的作用是作为一个参考点，用来确定其他观测点和观测位的高程。

在沉降观测过程中，观测人员会定期回到基准点进行测量，以确保测量结果的准确性和可靠性。

观测点是指被观测的土地或建筑物上设置的一系列点位。

这些点位通常分布在土地或建筑物的不同部位，以全面监测沉降情况。

观测点的数量和布局会根据具体工程的要求和监测目的而有所不同。

一般来说，观测点应选择在可能发生沉降的区域或关键结构部位，如土壤软弱区域、建筑物的角部、柱子下方等。

观测位是指在观测点上设置的具体观测设备。

观测位的选择取决于具体的监测要求和技术手段。

常见的观测位包括沉降仪、测斜仪、水准仪等。

这些设备能够测量土地或建筑物在垂直方向上的沉降情况，并将数据传输到数据采集系统进行分析和处理。

沉降观测基准点、观测点和观测位的设置和使用需要严格按照相关技术规范和操作规程进行。

在设置时，应考虑到观测点和观测位的稳定性和可靠性，以确保测量结果的准确性。

在观测过程中，观测人员需要定期回访观测点和观测位，进行测量和数据记录。

同时，还需要对观测设备进行定期校准和维护，以确保其正常工作。

沉降观测基准点、观测点和观测位的监测数据可以反映土地或建筑物的沉降情况。

通过对这些数据的分析和比对，可以判断土地或建筑物是否存在沉降问题，以及沉降的程度和速率。

这些信息对于土木工程的设计、施工和维护具有重要的参考价值。

如果发现沉降超过了允许范围，需要及时采取相应的措施，以确保土地或建筑物的安全和稳定。

沉降观测基准点、观测点和观测位在土木工程中起到了至关重要的作用。

它们通过监测土地或建筑物的沉降情况，为工程的设计、施工和维护提供了重要的参考信息。

聚类就是按照某个特定标准把一个数据集分割成不同的类或簇，使得同一个簇内的数据对象的相似性尽可能大，同时不在同一个簇中的数据对象的差异性也尽可能地大。

即聚类后同一类的数据尽可能聚集到一起，不同类数据尽量分离。

主要的聚类算法可以划分为如下几类：划分方法、层次方法、基于密度的方法、基于网格的方法以及基于模型的方法。

下面主要对k-means聚类算法、凝聚型层次聚类算法、神经网络聚类算法之SOM,以及模糊聚类的FCM算法通过通用测试数据集进行聚类效果的比较和分析。

k-means聚类算法k-means是划分方法中较经典的聚类算法之一。

由于该算法的效率高，所以在对大规模数据进行聚类时被广泛应用。

目前，许多算法均围绕着该算法进行扩展和改进。

k-means算法以k为参数，把n个对象分成k个簇，使簇内具有较高的相似度，而簇间的相似度较低。

k-means算法的处理过程如下：首先，随机地选择k个对象，每个对象初始地代表了一个簇的平均值或中心;对剩余的每个对象，根据其与各簇中心的距离，将它赋给最近的簇;然后重新计算每个簇的平均值。

这个过程不断重复，直到准则函数收敛。

通常，采用平方误差准则，其定义如下：E=\sum_{i=1}^{k}\sum_{p\in C_i}\left\|p-m_i\right\|^2这里E是数据中所有对象的平方误差的总和，p是空间中的点，$m_i$是簇$C_i$的平均值[9]。

该目标函数使生成的簇尽可能紧凑独立，使用的距离度量是欧几里得距离，当然也可以用其他距离度量。

算法流程：输入：包含n个对象的数据和簇的数目k；输出：n个对象到k个簇，使平方误差准则最小。

步骤：(1) 任意选择k个对象作为初始的簇中心；(2) 根据簇中对象的平均值，将每个对象(重新)赋予最类似的簇；(3) 更新簇的平均值，即计算每个簇中对象的平均值；(4) 重复步骤(2)、(3)直到簇中心不再变化；层次聚类算法根据层次分解的顺序是自底向上的还是自上向下的，层次聚类算法分为凝聚的层次聚类算法和分裂的层次聚类算法。

如何沉降观测点设置沉降观测点设置为了反映出建筑物的准确沉降情况,沉降观测点设置在最能反应沉降特征且便于观测的位置,在建筑物上纵横向对称,且相邻点之间间距以15 ～30 m为宜,均匀分布在建筑物的周围。

沉降观测点要符合各施⼯阶段的观测要求,特别要考虑装饰阶段因施⼯破坏或掩盖沉降观测点,不能连续观测⽽失去观测意义。

另外在沉降观测点上⽅设置保护设施,避免重物砸到发⽣变形⽽得不到准确的沉降量。

⾼层建筑物的沉降观测。

沉降观测依据以下原则布设：（1）参照设计图纸；（2）建筑物的极⼤转⾓处；（3）⾼低层建筑物、纵横墙的交接处两侧；（4）建筑物沉降缝两侧、基础埋深相差悬殊处。

伸缩缝处⽤不⽤设置沉降观测点？⼀座建筑其被伸缩缝分成两部分，但基础没有分开，那么在伸缩缝处是否需要设置沉降观测点？沉降观测点的布设进⾏沉降观测的建筑物，应埋设沉降观测点，沉降观测点的布设应满⾜以下要求：（1）沉降观测点的位置沉降观测点应布设在能全⾯反映建筑物沉降情况的部位，如建筑物四⾓，沉降缝两侧，荷载有变化的部位，⼤型设备基础，柱⼦基础和地质条件变化处。

（2）沉降观测点的数量⼀般沉降观测点是均匀布置的，它们之间的距离⼀般为10～20m。

伸缩缝处是否需要设置沉降观测点答：需要设置沉降观测点怎么设置建筑物沉降观测点？⽤什么材料设置？⼀般可以⽤１６的钢筋进⾏制作⼀般弯成L型.沉降观测点应布设在能全⾯反映建筑物地基变形特征的点位，⼀般布设在建筑物的四⾓、在转⾓及沿外墙每10~15⽶处；⾼低层建筑物、新旧建筑物、不同地质条件、不同荷载分布、不同基础类型、不同基础埋深、不同上部结构、沉降缝和建筑物裂缝处的两侧；建筑物宽度⼤于或等于15⽶，或宽度⼩于15⽶但地质条件复杂的建筑物的内纵墙处，以及框架、框剪、框筒、筒中筒结构体系的楼、电梯井和中⼼筒处；筏基、箱基的四⾓和中部位置处；多层砌体房屋纵墙间距6~10⽶横墙对应墙端处；框架结构可能产⽣较⼤不均匀沉降的相邻柱基处；⾼层建筑横向和纵向两个⽅向对应尽端处。

试谈沉降观测水准基点稳定性引言：在社会经济稳定发展的环境下，为了适应社会经济发展的需求，高层建筑随之出现。

高层建筑的安全性与稳定性直接关系着人身安全，影响着社会经济，在此情况下，建筑物沉降观测得到了广泛的关注，通过沉降观测，不仅可以控制工程施工，还可以预防不均匀沉降，防止因沉降问题而影响建筑物的质量。

在沉降观测时，受诸多因素的影响，其中最为重要的影响因素便是水准基点稳定性，为了降低其影响，本文介绍了水准基点稳定性分析法，并重点阐述了高层建筑沉降观测水准基点稳定性的相关内容。

1、水准基点稳定性分析法对于高层建筑而言，其高程变形量与基准点有着紧密的联系，监测点的测定是借助工作基点或者水准点实现的，二者直接体现在监测网中。

基准点作为稳定点，并非全部不动，而是超过一组为稳定点，但由于基准点的埋设数量较多，因此，在选择稳定点组别时存在一定的难度。

同时，在工作基点稳定的情况下，观测点的变形是相对于工作基点而言的，此时工作基点的位移是由测量误差造成的，因此，不用计算观测点位移的改正值，但经检验表明工作基点为不稳定点，则要给予改正，在此情况下，需要对其进行检验，以便于明确工作基点是否具备稳定性[1]。

平均间隙法是由德国学者提出来的，主要用于识别与检验监测网的不稳定点。

具体的操作流程如下：首先，实施图形整体检验，经两周，如果检验成功，则表示所有参考点均具有一定的稳定性，如果检测未成功，则要进一步检验不稳定点，通常情况下，采用尝试法以便于明确不稳定点，通过每个点的检测进行逐一排除，同时，对图形不一致性降低的速率进行测算，通过对比分析可知，图形不一致性降低最大点便是不稳定点，排除此点后，再行测算与分析，直至图形全部检测成功，在此基础上，保证了监测网所有点的稳定性。

此方法的原理为，在两周观测过程中，利用平差获取平差后的高程或坐标值，此时的平差值便是间隙差，通过统计学检测，进而明确观测点是否稳定[2]。

2、工程案例本文以某高层建筑项目为研究对象，选择了其中一栋高层，对相关的数据信息进行了采集，属于一类工程，抗震级别为7级、层数20层、设计使用年限70年，埋设的沉降点4个，分别为A、B、C、D，四点分别位于建筑物的转角处，在沉降观测过程中，根据三等水准的相关要求，布设了水准闭合环，使用了高精度电子水准仪与条形码水准尺实施了往返观测，其顺序为后-前-前-后。

安徽理工大学毕业论文沉降监测网点的稳定性分析摘要针对在冲积层地区开挖建设大型工业场地可能出现的地面沉降问题,通过建立监测控制网,进行了沉降监测,并根据沉降观测的数据分析了网中各水准点的稳定性及影响该控制网稳定性的主要因素。

为了研究用高精度的GPS 高程测量来监测城市地面的沉降变化,在N市建立了GPS基准网和监测网。

在观测中采取了一定的措施,以获得高精度的高程分量。

实际算例表明，采用GPS 技术进行城市地面沉降监测,获得了毫米级的高程精度,能够满足城市沉降监测的需要。

关键词：监测网，稳定性，沉降- I -THE STABILITY ANALYSIS OF SUBSIDENCEMONITORING NETWORKABSTRACTIn view of the surface subsidence problem that may occur in digging for the construction of large industrial site in alluvial district ,a subsidence monitoring net was established and on the basis of the observed data ,the stability of the benchmarks of the monitoring net and the main factors influencing the net stability were analysed. In order to monitor the change of urban land subsidence by high accurate GPS height surveyingtechnique ,a GPS fiducial network were established in N city. Some measures were taken during GPS observation in order to obtain the high precise height component . It is verified by the practical example in this paper that the mm - level measuring precision was achieved when the urban land subsidence was monitored using GPS surveying. The precision of GPS surveying canstisfy the reguirement of the wrban land subsidence.KEYWORDS:Monitoring network,Stability ,Subsidence安徽理工大学毕业论文目录摘要 (I)ABSTRACT........................................................... I I 0绪论.. (1)0.1 沉降监测的意义 (1)0.2 沉降监测的研究现状 (1)0.3 本文的研究内容 (3)1 沉降监测网的建立与施测 (3)1.1沉降监测方案的确定 (3)1.2沉降监测点与监测网的布设 (4)1.3沉降监测的技术要求 (5)2 沉降监测网的变形 (6)2.1沉降监测网点的变形原因 (6)2.2 沉降监测网的必要精度检测标准 (7)3沉降监测网的稳定性检验与分析 (9)3.1含有小粗差观测值的检验 (9)3.1.1含有小粗差观测值的检验 (9)3.1.2直接观测平差含有多个小粗差的检验 (11)3.1.3监测网中含有小粗差的观测值的检验 (12)3.2.秩亏自由网平差 (13)3.3沉降监测网点位稳定性分类的模糊聚类法 (15)3.4沉降监测网的变形分析 (19)3.4.1变形网点稳定性检验和分析 (19)3.4.2沉降监测网的灵敏度 (22)3.5 沉降监测数据处理与分析 (24)4 GPS在沉降监测中的应用 (25)4.1 GPS 地面沉降基准网和监测网的建立及数据采集 (25)4.1.1 城市GPS地面沉降监测网的布设 (25)4.1.2 数据采集 (26)4.2基准起算点的解算及其精度分析 (27)4.2.1 基准起算点的解算 (27)4.2.2 对流层延迟改正 (27)4.3基准网和监测网的数据处理和精度分析 (28)- i -4.3.1 基准网和监测网的数据处理和精度分析 (28)4.3.2 GPS城市地面沉降监测结果的初步统计 (30)结论 (33)参考文献 (34)谢辞 (36)安徽理工大学别业论文0绪论0.1 沉降监测的意义沉降是变形的一种形式，是自然界普通存在的现象，它是指在各种载荷作用下，物体的形状、大小及位置在时间域和空间域中发生垂直方向的变化。