基于K-means-LSTM組合算法的地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測(cè)設(shè)備故障排查模型設(shè)計(jì)

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摘  要：為提高地質(zhì)災(zāi)害預(yù)警的準(zhǔn)確性和效率，提出了一種基于K-means聚類和長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）的地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測(cè)設(shè)備故障排查模型。通過(guò)對(duì)地質(zhì)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的聚類分析，該模型能有效區(qū)分正常和異常運(yùn)行狀態(tài)的設(shè)備，為后續(xù)的深度學(xué)習(xí)分析提供了精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。LSTM時(shí)序分析部分利用聚類結(jié)果，深入挖掘時(shí)間序列數(shù)據(jù)中的潛在模式和趨勢(shì)，實(shí)現(xiàn)對(duì)設(shè)備故障類型及其發(fā)展趨勢(shì)的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)。（剩余11858字）