1-土木工程科学数据分析方法课件 第一章 绪论

1

授课内容

第

一

章：绪

论土木工程科学数据用来记录、描述和识别土工建/构筑物工作行为的按一定规律排列组合的物理符号，是一组表示数量、行动和目标的非随机的可鉴别的符号，是客观事物的属性、数量、位置及其相互关系等的抽象表示，以适合用人工或自然的方式进行保存、传递和

处理。它既可以是数字、文字、图形、图像、声音或者味道，也可以是计算机代码。土木工程科学数据用属性描述，属性也称变量、特征、维等。人们经过对土木工程科学数据进行系统地收集、整理、提炼、加工、管理和分析，可以从土木工程科学数据中提取信息，可以从信息中挖掘、认识土工建/构筑物的物理规律，进而对土木工程生产实践进行有效干预。0时间/s授课内容水平位移/mm水平荷载/N■土木工程科学数据的分类(1)按照结构构造对数据进行分类尺寸参数、约束条件、材料性质、质量分布(2)按照结构系统输入对数据进行分类永久荷载、可变荷载、偶然荷载、地震作用(3)按照结构系统输出对数据进行分类1)内力，轴力、弯矩、剪力、扭矩等；2)变形，挠度、转角、侧移、裂缝等2026/1/7授课内容1

授课内容

第一章：绪

论1

授课内容

第一章：绪

论

本门课程的

重

点数据分析的作用在土木工程领域，数据分析是指用适当的分析方法对收集来的大量

原始的土木工程科学数据(结构构造数据、输入数据和输出数据)

进

行

分析，提取有用信息(如截面尺寸、荷载特征值、梁的跨中最大挠度等

),形成结论

(如50年一遇基本雪压、结构/构件轻微损伤等)并对数据加以详细研究和概括总结的过程。数据分析可以帮助土木工程师作出判断

,以

便采取适当的行动

(如调整截面尺寸、对结构进行加固等)。土木工程科学数据分析的目的其实就是把隐藏在土工结构相关领域背后大批杂乱无章的有工程意义的数据中进行信息的集中、萃取和提炼出来

,以便找出所研究对象的内在规律，能够达到对土工结构相关工作性能进行模式分类

(

又叫模式识别)、

预测、查找原因等目的。授课内容2026/1/7■数据分析的作用(1)模式分类模式分类又叫模式识别，主要利用一定的数学算法对所采集的数据样本进行分析，并根据数据样本特征将数据样本划分到一定的类别中去，如结构或构件的失效和可靠分类等。一个完整的模式分类系统主要由数据获取、预处理、特征提取或特征选择、分类决策等几部分或环节组成，图1.2-1给出了它们之间的联系和先后顺序。输出模式信息获取一

预处理

→特征提取/选择

分类识别分类器设计图1.2-1模式识别系统组成分类决策

2026/1/7授课内容1

授课内容

第一章：绪

论数据分析的作用(2)预测利用不同的数据分析方法可以对采集设备或测量设备所收集到的大量土

工数据进行分析，从而预测土工结构的工作行为。如在岩土工程方面，支持向量机方法可以对岩土结构位移进行预测；采用决策树算法预测隧道掘进速

度、岩爆烈度等；在建筑结构工程方面，采用细胞自动机方法可以预测单层网壳结构和砌体墙板的破坏模式和失效荷载。(3)原因分析利用不同的数据分析方法可以对采集设备或测量设备所收集或监测到的

大量土工数据进行分析，之后采用数值模拟或试验的方法可以对土工结构出现异常现象的原因进行分析。如贵州某隧道穿越高水压煤系地层时，多处出现仰拱隆起问题。通过现场观察和衬砌结构变形监测，并采用数值模拟方法

对隧道仰拱隆起的原因进行分析。结果表明，基底围岩软化和高水压力是隧

道仰拱隆起的两大因素，且围岩软化对仰拱结构安全的影响更大。2026/1/7授课内容1

授课内容

第一章：绪

论■常用的数据分析方法数据分析的基本方法非常多，

对于具体的问题，数据分析不存在固定的解决方案。目前，常用的数据分析方法有线性回归分析、假设检验、方差分析、动态规划算法、神经网络算法、支持向量机、聚类分析、主成分分析、因子分析、判别分析、遗传算法、决策树算法、关联分析算法、贝

叶斯分类算法等。因本教材主要针对土木工程方向本科生学习，故重点讲解了线性回归分析、假设检验、方差分析及动态规划算法部分，而将其它

算法合并到第8章进行概述讲解，供学生了解。另外，数据分析工作离不开统计软件，本教材的第2章重点描述了数据分析常用的软件工具。授课内容1

授课内容

第一章：绪

论2026