古建筑文物倾斜智能预测数据

古建筑倾斜预测不同于现代建筑，受文物本体特殊性与监测环境的制约，导致数据异常值与缺失值频发，有效数据样本相对稀缺，如何对古建筑倾斜数据进行分析和精准预测是对其安全研判的重点；该数据采集了古建筑文物的倾斜角度时序数据，包括时间、测点名称和倾斜角度数据。通过对倾斜数据进行分析与建模预测，该算法可直接应用于古民居建筑倾斜状态监测与趋势预测场景，实现对建筑倾斜角度变化趋势的智能预测。该方法以 "异常判别 — 缺失修复 — 时序预测" 为核心技术闭环，首先基于统计准则自动剔除监测序列中的异常值与空值，保障建模数据质量；进而通过最小二乘法对缺失时段进行趋势拟合与数据修复，重建连续完整的倾斜时序；最终引入 KRR 核岭回归模型，结合时间序列交叉验证机制，精准捕捉古民居建筑的倾斜演化规律，可实时输出未来时段的倾斜角度预测值。该算法可将传统 "事后告警" 的被动监测模式升级为 "事前预判" 的主动预警模式，为古建筑结构安全评估、修缮决策制定及文化遗产预防性保护提供 AI 赋能的量化决策依据，可直接应用到古建筑倾斜状态监测与趋势预测场景下，实现对建筑倾斜角度变化趋势进行智能预测。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集采集古建筑文物的倾斜角度时序数据，包含时间、测点名称和倾斜角度等字段。针对数据异常值、缺失值频发及有效样本稀缺的问题，采用“异常判别—缺失修复—时序预测”技术闭环，结合统计准则、最小二乘法和KRR核岭回归模型进行建模预测，可实时输出未来时段的倾斜角度预测值。该数据集可直接应用于古建筑倾斜状态监测与趋势预测，将传统被动监测升级为主动预警，为古建筑结构安全评估与预防性保护提供量化决策依据。