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针对水利工程安全监测变量之间作用机理的复杂性及监测奇异值产生的不确定性,结合人工智能技术在处理不确定性复杂信息和深度挖掘数据特征方面的优势,提出了基于人工智能技术的水利工程安全监测奇异值智能诊断方法。首先对监测数据采用莱茵达准则进行异常值识别并同时综合进行异常值成因分析并将结果数值化;然后根据奇异值位置构建包含奇异值的数据序列并将其进行标准化处理,提取标准化监测数据序列的第一主成分作为模型训练输入样本,数值化的异常值成因分析结果作为训练输出样本;最后采用卷积神经网络进行分类训练和预测,以混淆矩阵、ROC坐