人工智能驱动下的大坝安全监测数据异常识别算法研究
刘志萍 （ 云南航安工程检测有限公司 ）
https://doi.org/10.37155/2717-5316-0706-35Abstract
本文系统探讨了人工智能驱动下大坝安全监测数据异常识别的核心算法体系，深入剖析了基于统计学习、 机器学习与深度学习的三类主流异常检测方法的理论基础、适用场景与内在局限；重点论述了面向大坝监测数据特性 的算法适配性设计原则，包括时空耦合建模、多源信息融合、小样本学习与可解释性增强等关键技术路径；并在此基 础上，前瞻性地分析了AI驱动异常识别算法在工程化落地过程中所面临的数据质量、模型泛化、实时性保障与伦理合 规等现实挑战。研究表明，构建融合物理机理与数据驱动的混合智能模型，是提升大坝安全监测异常识别精度、鲁棒 性与可信度的未来发展方向。本文旨在为相关领域的理论研究与工程实践提供系统性参考。
Keywords
人工智能；大坝安全监测；异常识别；机器学习；深度学习；数据融合；可解释性Full Text
PDFReferences
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Copyright © 2026 刘志萍
Publishing time:2026-03-31
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