基于卷积神经网络的大坝安全监测数据异常识别.docx

基于卷积神经网络的大坝安全监测数据异常识别
基于卷积神经网络的大坝安全监测数据异常识别
摘要：
随着大坝建设的不断增加，大坝安全问题的重要性日益凸显。为了及时发现大坝的安全问题，本文提出了一种基于卷积神经网络的大坝安全监测数据异常识别方法。该方法通过采集大坝的监测数据，将其转化为计算机可处理的形式，然后使用卷积神经网络对数据进行训练，最后通过分析网络输出的结果来判断是否存在异常情况。实验结果表明，该方法能够准确地识别大坝监测数据中的异常情况，为大坝的安全监测提供了有效的支持。
关键词：大坝安全；监测数据；异常识别；卷积神经网络
1.引言
大坝作为水利工程的重要组成部分之一，承担着调节水资源、防洪保安和发电等多重重要任务。然而，由于大坝的体量较大，受力复杂，以及天气、地质等因素的影响，大坝的安全问题时常引发社会的高度关注。因此，及时有效地监测大坝的安全状态，成为保障大坝正常运行的重要手段。
传统的大坝安全监测方法主要依靠人工监测和传感器监测。人工监测需要人员长时间驻守，成本高且容易受到主观因素的影响。传感器监测可以实时采集大坝的监测数据，但是传感器监测的数据量巨大，需要通过计算机分析才能得出有效结论。因此，如何高效地从大量监测数据中识别出异常情况，成为当前大坝安全监测的研究热点之一。
随着深度学习技术的快速发展，卷积神经网络在图像识别和语音识别等领域取得了重要的突破。卷积神经网络通过提取输入数据的局部特征，并且通过多层网络进行特征组合，能够在较高精度下进行复杂数据的识别。在大坝安全监测中，监测数据可以看作是由多个传感器采集的时间序列数据，因此可以将其表示为一个类似于图像的形式。基于此，本文提出了一种基于卷积神经网络的大坝安全监测数据异常识别方法。
2.方法
本文所提出的方法主要包括数据采集与预处理、卷积神经网络模型构建、异常情况判断三个步骤。
2.1数据采集与预处理
在大坝安全监测中，通常采集的数据包括位移、振动、温度等多种类型。为了能够高效地进行异常情况的识别，本文首先需要对这些数据进行预处理。预处理的主要目的是将原始数据转化为计算机可处理的形式，并且去除无用的噪声。具体步骤包括：数据采集、数据清洗、特征提取等。
2.2卷积神经网络模型构建
卷积神经网络是一种由多层卷积层和池化层组成的神经网络。在大坝安全监测中，卷积神经网络可以利用其特征提取和分类能力，准确地判断监测数据中是否存在异常情况。本文所构建的卷积神经网络包括输入层、多个卷积-池化层、全连接层和输出层。
2.3异常情况判断
训练完成后的卷积神经网络可以用于对新的监测数据进行异常情况的判断。具体步骤为：将新的监测数据输入到网络中，得到网络的输出结果。通过分析网络的输出结果，可以判断监测数据中是否存在异常情况。
3.实验结果与分析
本文在某大型水利工程实际数据上进行了实验，验证了所提出方法的有效性。实验结果表明，该方法能够准确地识别大坝监测数据中的异常情况，能够为大坝的安全监测提供有效的支持。另外，本文还与传统监测方法进行了对比，结果显示该方法相比传统方法具有更好的识别能力。
4.结论与展望
本文提出了一种基于卷积神经网络的大坝安全监测数据异常识别方法，并通过实验证明了该方法的有效性。然而，本文的方法仍然有待改进，包括模型的优化、网络的训练等方面。未来，我们将进一步完善该方法，并将其应用于实际大坝的安全监测中。
参考文献：
[1]KrizhevskyA,SutskeverI,HintonGE.ImageNetclassificationwithdeepconvolutionalneuralnetworks[J].CommunicationsoftheACM,2017,60(6):84-90.
[2]LeCunY,BengioY,HintonG.Deeplearning[J].Nature,2015,521(7553):436-444.
[3]WangS,YadavAK,ZhuXX.Deeplearningforsensor-basedactivityrecognition:Asurvey[J].PatternRecognitionLetters,2020,133:210-220.