基于卷积神经网络的大坝安全监测数据异常识别

来源 :长江科学院院报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：mt0078

【摘要】

：

为了减轻大坝安全监测数据异常识别的数据处理压力,解决传统方法难以辨别非最值异常点的问题,提出利用卷积神经网络(CNN)识别大坝安全监测数据异常模式。监测数据过程线的周期性及异常值的显著差别使CNN得以发挥图像分类功能,分别将存在单个突跳点、无异常、存在震荡段、台阶、多个突跳点、台坎的监测数据过程线作为6类图像,人工生成65 000张训练数据及6 500张测试数据,6类图像的数量比为1∶1.5∶1∶

【作者】

：

王丽蓉郑东健

【机构】

：

河海大学水利水电学院,河海大学水资源高效利用与工程安全国家工程研究中心,河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室

【出处】

：

长江科学院院报

【发表日期】

：

2021年01期

【关键词】

：

大坝安全监测数据异常识别卷积神经网络图像分类非最值异常点 dam safety monitoring anomaly identification of

【基金项目】

：

国家重点研发计划课题(2018YFC1508603,2018YFC0407104),国家自然科学基金重点项目(51739003)

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