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公开(公告)号：CN114970688A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210508339.7
申请日：2022-05-10
Applicant: 河海大学
Abstract: 本发明公开了一种基于LSTMAD算法和Hermite插值法的滑坡监测数据预处理方法。步骤包括：用S‑G滤波器对信号序列进行平滑处理；标准化消除数据量纲；利用LSTM模型训练深度神经网络参数及预测；选择[μ‑3σ，μ+3σ]范围内的数据作为异常数据并剔除；缺失值利用Hermite插值法对数据进行进一步的整理和修正。本发明通过将LSTMAD算法和Hermite插值法相结合，应用于岩土工程中滑坡监测数据预处理领域，一方面考虑到监测数据的不完备、噪声大的特点；另一方法弥补了已有传统方法所得数据缺失或误差性较大的缺点，为构建更为可靠的滑坡监测系统提供基础数据，有利于完善现有水库区滑坡智能安全监管系统。
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