一种结合LSTM与自编码器的隧道围岩时序变形监测数据异常检测方法、装置及介质

本发明提供一种结合LSTM与自编码器的隧道围岩时序变形监测数据异常检测方法、装置及介质。所述结合LSTM与自编码器的隧道围岩时序变形监测数据异常检测方法包括以下步骤：步骤1：原始监测数据清洗；步骤2：数据集构建；步骤3：自编码LSTM神经网络模型构建；步骤4：模型训练；步骤5：模型测试与性能评估；步骤6：模型部署。本发明提供的结合LSTM与自编码器的隧道围岩时序变形监测数据异常检测方法、装置及介质可以解决现有隧道自动化监测中因数据质量不佳、噪声多导致传统阈值预警可靠性低的问题，通过构建高效的深度学习模型，实现对隧道围岩监测数据的自动、准确异常检测，从而为隧道施工安全提供可靠保障的优点。