深度學習法檢測大壩安全監(jiān)測異常數(shù)據

摘要： 有效檢測出異常數(shù)據在大壩安全監(jiān)測領域具有重要意義，但傳統(tǒng)方法檢測時受異常數(shù)據偏離大小和數(shù)量影響，魯棒性較差。提出一種基于深度學習的大壩安全監(jiān)測異常數(shù)據檢測算法，模擬人工識別異常數(shù)據的過程，按分類和識別兩個階段檢測異常數(shù)據，適用于檢測變化趨勢不確定的數(shù)據，其中標簽數(shù)據集采取自動制作方式，具備反饋機制。試驗結果表明該算法對各類異常添加模式的試驗數(shù)據查準率平均達到0.97以上，查全率... （共7頁）