【摘 要】
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有效检测出异常数据在大坝安全监测领域具有重要意义，但传统方法对检测异常数据的偏离大小、数量很不稳定。提出一种基于深度学习的大坝安全监测异常数据检测算法，模拟人工识别异常数据的过程，按分类和识别两阶段检测异常数据，适用于检测变化趋势不确定的数据，其中标签数据集采取自动制作方式，具备反馈机制。试验结果表明该算法对各类异常添加模式的试验数据查准率平均达到0.97以上，查全率平均达到0.97以上，准确率平
【基金项目】
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国家重点研发计划资助项目（2022YFC3005502）； 国家自然科学基金资助项目（51979174）;国家自然科学基金联合基金项目（U2040221）； 中央级公益性科研院所基本科研业务费专项资金（Y322008）；
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有效检测出异常数据在大坝安全监测领域具有重要意义，但传统方法对检测异常数据的偏离大小、数量很不稳定。提出一种基于深度学习的大坝安全监测异常数据检测算法，模拟人工识别异常数据的过程，按分类和识别两阶段检测异常数据，适用于检测变化趋势不确定的数据，其中标签数据集采取自动制作方式，具备反馈机制。试验结果表明该算法对各类异常添加模式的试验数据查准率平均达到0.97以上，查全率平均达到0.97以上，准确率平均达到0.99以上，尤其能有效找出小数值异常，比传统异常数据检测方法具有更好的检测稳定性、鲁棒性和实用性。
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