摘要
针对露天煤矿边坡安全稳定性问题,为深度挖掘隐藏在多源监测数据背后的边坡系统演化规律,提出一种将DTW距离和K-means聚类相结合的无监督数据挖掘方法,从多源监测数据集中聚类“观测域上相近、空间域上连续、变形趋势明显”的监测点子集,将其所在区域圈定为潜在滑移区.采用强度折减有限元数值模型仿真模拟典型边坡渐进失稳全过程,输出边坡不同演化阶段的位移场作为实验测试样本,对潜在滑移区辨识方法展开适用性研究.实验结果表明,上述聚类方法能够捕捉边坡系统从无序到有序的渐进演化特征,可以在滑动面尚未完全形成阶段提前辨识出边坡潜在滑移区域.
中国煤炭 
2023年第09期 
