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滑坡监测数据异常识别技术研究
ID：4262
View Protection：ATTENDEE
Updated Time：2024-04-17 16:00:17
Hits：1974
Extended type 1
Start Time：2024-05-19 21:09（Asia/Shanghai）
Duration：3min
Session：S3 主题3、地质灾害与工程地质 »
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Abstract
滑坡监测仪器受外部环境复杂多变以及设备自身固有缺陷的双重影响，监测数据质量参差不齐，这极大地制约了滑坡高精度预警。针对上述问题，本文分析数据在采集、传输、处理等环节中的数据取值范围、波动幅度、突变大小等特征，构建异常监测数据识别体系。引入TensorFlow深度学习架构，以数据过滤后绘制的“时间-位移”曲线为训练样本，构建基于人工智能模型的异常监测曲线识别与剔除机制。以四川省安岳县张家湾滑为例进行方法验证，异常数据识别成功率提升至98%，预警误报次数从7次降低至1次，表明在滑坡预警工作中，该技术能较好的过滤异常监测数据并绘制正常监测曲线，能有效提高监测数据质量与预警精度。
Keywords
监测数据异常识别
Speaker
倪泽正
硕士研究生 成都理工大学Submission Author
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Important Date
-
Conference Date
May 17
2024
toMay 20
2024
-
Mar 31 2024
Draft paper submission deadline
-
Mar 31 2024
Contribution Submission Deadline
-
May 20 2024
Registration deadline
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