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测绘数据平差与变形分析专业技能包。当处理控制网平差、变形趋势分析或数据异常判断时加载此技能。

railwise-cn By railwise-cn schedule Updated 2/20/2026

name: data-analysis description: 测绘数据平差与变形分析专业技能包。当处理控制网平差、变形趋势分析或数据异常判断时加载此技能。

适用场景

  • 水准网、导线网平差计算流程指导
  • 地铁结构长期变形时序数据分析
  • 自动化监测数据清洗与趋势判读
  • 变形速率计算与收敛性判断

平差计算标准流程

水准网平差

  1. 数据检查:核对测段数量与检定书中路线设计一致
  2. 闭合差计算:调用 check_leveling_closure 工具,严禁口算
  3. 权的确定:按测段长度定权($p_i = C / L_i$,C 为常数)
  4. 法方程建立:$N_{bb} \hat{x} = W$
  5. 求解平差值:$\hat{x} = N_{bb}^{-1} W$
  6. 精度评定:单位权中误差 $\hat{\sigma}_0 = \sqrt{V^T P V / (n-t)}$
  7. 点位精度:$\sigma_i = \hat{\sigma}0 \sqrt{Q{ii}}$($Q_{ii}$ 为协因数阵对角元素)

导线网平差

  1. 角度闭合差检核:调用 check_traverse_angular 工具
  2. 坐标闭合差计算:$f_x$, $f_y$
  3. 全长相对闭合差:$f_s / \Sigma s$(四等导线≤1/40000)
  4. 近似坐标计算 → 法方程建立 → 严密平差

变形分析方法论

单测次数据处理

步骤 方法 判断标准
粗差检验 莱特准则($3\sigma$)或格拉布斯准则 $
系统误差 对比不同时段仪器的读数漂移规律 趋势线斜率持续单向
相关性验证 相邻测点变形是否呈连续分布 孤立异常点须重测确认

时序数据趋势分析

  • 线性趋势:$y = kt + b$,$k$ 为变形速率(mm/d)
  • 指数衰减:$y = A \cdot e^{-\lambda t} + C$(适用于固结沉降后期)
  • 拐点识别:当速率 $k_n > 1.5 \times \bar{k}_{前期}$ 时,判定为加速阶段,触发预警

收敛性判断标准

满足以下条件可判定变形趋于稳定:

  • 连续30天日变化量 ≤ 0.1mm
  • 速率曲线斜率接近0(|k| < 0.05mm/d)
  • 累计变化量达到渐近线(拟合误差 < 5%)

预警分级体系

绿色(正常):累计变化量 < 控制值70%,速率 < 1mm/d
黄色(提示):累计变化量 70%~85%,速率 1~2mm/d
橙色(预警):累计变化量 85%~100%,速率 2~3mm/d
红色(报警):累计变化量 ≥ 控制值100%,或速率 > 3mm/d

CSV 数据处理规范

  • 禁止:将原始 CSV 文件内容直接塞给 LLM 分析
  • 正确做法:调用 analyze_monitoring_csv 工具处理,获取浓缩 JSON 后再解读
  • 工具会自动执行:MAD 粗差剔除 → 核心指标计算 → 超限标记
  • AI 的职责是:基于工具返回的结果,给出工程判断和结论建议

报告数据呈现规范

要求 说明
有效数字 变化量保留至小数点后1位(mm),速率保留2位
表格形式 所有测点数据必须表格呈现,禁止列举
单位统一 全文统一使用 mm,不与 m 混用
超限标注 超限数据使用 加粗 + ⚠️ 标注
基准说明 明确注明基准期及基准值获取方式
Install via CLI
npx skills add https://github.com/railwise-cn/RAILWISE-CLI --skill data-analysis
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