摘要
本申请涉及一种大坝监测数据趋势异常识别方法、系统和电子设备,其中,大坝监测数据趋势异常识别方法包括:获取大坝的监测数据,通过统计回归方法基于所述监测数据计算大坝的第一变形趋势分量;根据所述监测数据更新预先获取的残差神经网络的参数,并基于更新后的参数确定大坝的第二变形趋势分量;计算所述第一变形趋势分量与所述第二变形趋势分量的相关性,响应于所述相关性小于预设阈值,通过聚类算法基于所述第一变形趋势分量与所述第二变形趋势分量的差值确定所述监测数据中的异常趋势。
技术关键词
异常识别方法
大坝
残差神经网络
聚类算法
回归方法
参数
异常数据
电子设备
识别系统
处理器
周期
存储器
模块
偏差
矩阵