基于实时数据的滑坡变形监测数据异常检测方法及系统

本发明属于计算机数据处理与分析技术领域，具体公开提供的基于实时数据的滑坡变形监测数据异常检测方法及系统，包括：在强降雨等关键诱发因素出现时，自动采集并进行自校准和质量评估，确保在最需要精确数据的时刻能够获得完整、准确的原始信息；利用深度学习和时频分析等手段深度净化数据，并结合地质力学模型与历史数据动态计算预警阈值，使异常判断标准能够实时适应复杂多变的地质环境条件，避免因依赖静态或主观阈值而导致的误报和漏报；通过集成的滑坡类型识别与趋势预测模块，实现从数据异常检测到灾害演化态势感知的跨越；通过预警机制与智能决策支持的无缝联动，大幅提升了应急响应的效率与针对性。