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第45卷增刊岩土力学Vol.45Suppl.
2024年8月RockandSoilMechanicsAug.2024
DOI：10.16285/j.rsm.2023.1894
基于时间序列聚类和粒模型的地面沉降模式分析
1,21,2333
王楚鑫，王迎超，董传新，武佩锋，张政
（1.中国矿业大学深地工程智能建造与健康运维全国重点实验室，江苏徐州221116；2.中国矿业大学力学与土木工程学院，江苏徐州221116；
3.中国铁路上海局集团有限公司合肥铁路枢纽工程建设指挥部，安徽合肥230011）
摘要：地面沉降是全球公认的重要灾害，不同受灾区域的地面沉降处于不同发展阶段，准确地认识地面沉降的发展是防治
地面沉降灾害的关键。针对地面沉降各发展阶段的不同特征，提出了一种自适应聚类算法（improvedadaptivedensitypeak
clusteringalgorithmbasedonK-nearestneighbors，简称IADPC-KNN），结合粒模型理论，归纳总结了地面沉降发展模式及其
映射规律。首先，采用动态时间弯曲方法（dynamictimewarping，简称DTW）作为数据间的距离度量，将IADPC-KNN与
其他5种聚类算法，在7个公开的数据集进行测试，结果表明IADPC-KNN具有较高精度及较好鲁棒性。其次，收集全球
14个受灾区域的地面沉降监测数据，经过数据处理、序列提取、聚类分析、粒模型构建、规则归纳等步骤，得到4类地面
沉降模式及其映射关系。最后，采用某地2017―2019年的监测数据进行验证，结果表明该地2018年以后的地面沉降模式有
0.3592的概率属于模式4，与实际沉降发展较吻合。该研究成果可为地面沉降灾害的预测与防控提供理论参考。
关键词：动态时间弯曲；密度峰值聚类；粒模型；聚类；地面沉降
中图分类号：TU42文献标识码：A文章编号：1000－7598(2024)增刊－0631－14
Analysisoflandsubsidencepatternsbasedontimeseriesclusteringand
granularmodel
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