Detekcja potencjalnych anomalii pomiarów parametrów w wale przeciwpowodziowym

• Autorzy: Chuchro M. , Lupa M. , Szostek K. , Bukowska-Belnik B. , Leśniak A.

Warianty tytułu

EN

Potential anomaly detection parameters measurments in flood embankment

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Detekcja potencjalnych anomalii występujących w szeregach czasowych napływających z pomiarów ciśnienia porowego i temperatury w wale przeciwpowodziowym może pozwolić na ocenę jego stabilności. Wykrywanie potencjalnych anomalii wykonano z wykorzystaniem szybkiej transformaty Fouriera, wykonując następnie modele Fouriera. Opracowano bazę danych do przechowywania danych rzeczywistych z pomiarów, przebieg analizy pozwalającej na wykrywanie potencjalnych anomalii oraz gotową aplikację napisaną w języku C pracującą na plikach wsadowych.

EN

Detection of potential anomalies occurring in pore pressure and temperature time series from measurement in flood embankments, could assess an embankment stability. Analysis was perform using Fast Fourier Transform (FFT). An essential element of the work was a database development and creating a C applications.

Słowa kluczowe

PL

wykrywanie zdarzeń; wykrywanie anomalii; bazy danych; wały przeciwpowodziowe; szeregi czasowe; FFT

EN

anomaly detection database; river embankments; time series; FFT

• Wydawca: Wydawnictwo Politechniki Śląskiej
• Czasopismo: Studia Informatica
• Rocznik: 2016
• Tom: Vol. 37, nr 1
• Strony: 175--185
• Opis fizyczny: Bibliogr. 16 poz.

Twórcy

autor

Chuchro M.

• Akademia Górniczo-Hutnicza, Katedra Geoinformatyki i Informatyki Stosowanej, al. Mickiewicza 30, 30-059 Kraków, Polska

autor

Lupa M.

• Akademia Górniczo-Hutnicza, Katedra Geoinformatyki i Informatyki Stosowanej, al. Mickiewicza 30, 30-059 Kraków, Polska

autor

Szostek K.

• Akademia Górniczo-Hutnicza, Katedra Geoinformatyki i Informatyki Stosowanej, al. Mickiewicza 30, 30-059 Kraków, Polska

autor

Bukowska-Belnik B.

• Akademia Górniczo-Hutnicza, Katedra Geoinformatyki i Informatyki Stosowanej, al. Mickiewicza 30, 30-059 Kraków, Polska

autor

Leśniak A.

• Akademia Górniczo-Hutnicza, Katedra Geoinformatyki i Informatyki Stosowanej, al. Mickiewicza 30, 30-059 Kraków, Polska

Bibliografia

• 1. Balis B., Kasztelnik M., Bubak M., Bartynski T., Gubała T., Nowakowski P., Broek-huijsen J.: The urbanflood common information space for early warning systems. Pro-cedia Computer Science, Vol. 4, 2011, s. 96÷105.
• 2. Krzhizhanovskaya V.V., Shirshov G.S., Melnikova N.B., Belleman R.G., Rusadi F.I., Broekhuijsen B.J., Gouldby B.P., Lhomme J., Balis B., Bubak M. et al.: Flood early warning system: design, implementation and computational modules. Procedia Com-puter Science, Vol. 4, 2011, s. 106÷115.
• 3. Pengel B.E., Krzhizhanovskaya V.V., Melnikova N.B., Shirshov G.S., Koelewijn A.R., Pyayt A.L, Mokhov I.I.: Flood early warning system: sensors and internet. 2013.
• 4. Piórkowski A., Leśniak A.: Using data stream management systems in the design of monitoring system for flood embankments. Studia Informatica, Vol. 35, No. 2(116), Gliwice 2014, s. 297÷310.
• 5. Pyayt A.L., Mokhov I.I, Kozionov A.P., Kusherbaeva V.T., Lang B., Krzhizhanovs-kaya V.V, Meijer R.J.: Data-driven modelling for flood defence structure analysis. Comprehensive Flood Risk Management: Research for Policy and Practice, 2012, s. 77.
• 6. Habrat M., Lupa M., Chuchro M., Leśniak A.: A decision support system for emergen-cy flood embankment stability. Procedia Computer Science, Vol. 51, 2015, s. 2957÷2961.
• 7. Kasprowski P.: Choosing a persistent storage for data mining task. Studia Informatica Vol. 33, No. 2B(106), Gliwice 2012, s. 509÷520.
• 8. Bajerski P., Kozielski S.: Computational Model for Efficient Processing of Geofield Queries. Proceedings of the International Conference on Man-Machine Interactions, 2009, s. 573÷583.
• 9. Lupa M., Chuchro M., Piórkowski A., Pięta A., Leśniak A.: A proposal of hybrid spa-tial indexing for addressing the measurement points in monitoring sensor networks. Beyond Databases, Architectures and Structures, CCIS, Vol. 424, Springer Internation-al Publishing, 2014, s. 437÷447.
• 10. Pięta A., Krawiec K.: Random set method application to flood embankment stability modeling. Procedia Computer Science, Vol. 51, 2015, s. 2668÷2677.
• 11. Wiatr K., Kitowski J., Bubak M.: An approach to monitoring, data analytics, and deci-sion support for levee supervision. Proceedings of the Seventh ACC Cyfronet AGH Users’ Conference, ACC CYFRONET AGH, Kraków 2014, s. 75÷76.
• 12. Chuchro M., Lupa M., Pięta A., Piórkowski A., Leśniak A.: A concept of time windows length selection in stream databases in the context of sensor networks monitoring. New trends in database and information systems II, 2014, s. 173÷183.
• 13. Jonek-Kowalska I., Sojda A., Wolny M.: Analiza harmoniczna szeregów czasowych cen węgla. Zeszyty Naukowe Politechniki Śląskiej, Seria: Organizacja i Zarzadzanie, z. 74 (1921), Gliwice 2014, s. 171÷184.
• 14. Wei W.W.S.: Time Series Analysis. Univariate and Multivariate Methods. Second Edi-tion, Pearson Addison Wesley, New York 2006.
• 15. Chuchro M.: Analiza danych środowiskowych metodami eksploracji danych. Studia Informatica, Vol. 32, No. 2A(96), Gliwice 2011, s. 417÷428.
• 16. Royston P.: Approximating the Shapiro-Wilk W-test for non-normality. Statistic and Computing, Vol. 2, 1992, s. 117÷119.

Uwagi

Opracowanie ze środków MNiSW w ramach umowy 812/P-DUN/2016 na działalność upowszechniającą naukę.