基于TCN-自适应的地下洞室围岩变形异常数据识别OA北大核心CSTPCD
Abnormal data recognition for surrounding rock deformation of underground caverns based on TCN and criterion adaptation
水电站地下洞室围岩变形数据具有变化不确定、序列样本短等特点,传统的异常识别方法漏识率、误判率较高.随着智能技术的发展,通过神经网络建立更加可靠的异常识别方法是目前研究的热点,而传统的神经网络存在时序关联性不强和计算模型庞杂等问题.为此,提出了基于时域卷积神经网络(TCN)及标准自适应的地下洞室异常数据识别算法,该算法利用TCN技术,考虑序列的前后关系,建立了更为可靠的序列模型;同时针对地下洞室监测数据特征,通过考虑误差中位数、数据波动和仪器精度3…查看全部>>
The deformation data of surrounding rock in underground caverns of hydropower stations have the characteristics of uncertain changes and short sequence samples,the traditional abnormal data recognition method has high missed recognition rate and misjudgment rate.With the development of intelligent technology,it is a hot topic to establish a more reliable abnormal data recognition method through neural network.However,the traditional neural network has some p…查看全部>>
吴忠明;李天述;张波;周明;张瀚;周靖人
浙江华东测绘与工程安全技术有限公司,浙江杭州 311122中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司,浙江杭州 311122中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司,浙江杭州 311122中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司,浙江杭州 311122四川大学山区河流开发保护全国重点实验室,四川 成都 610065||四川大学水利水电学院,四川成都 610065四川大学山区河流开发保护全国重点实验室,四川 成都 610065||四川大学水利水电学院,四川成都 610065
水利科学
异常数据识别地下洞室深度学习时域卷积神经网络标准自适应
abnormal data recognitionunderground caverndeep learningtemporal convolutional network(TCN)criterion adaptation
《人民长江》 2024 (8)
216-221,6
四川省科技厅重点研发项目(2022YFS0535)
评论