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摘 要:为提高地质灾害预警的准确性和效率,提出了一种基于K-means聚类和长短期记忆网络(LSTM)的地质灾害监测设备故障排查模型。通过对地质监测数据的聚类分析,该模型能有效区分正常和异常运行状态的设备,为后续的深度学习分析提供了精准的数据基础。LSTM时序分析部分利用聚类结果,深入挖掘时间序列数据中的潜在模式和趋势,实现对设备故障类型及其发展趋势的准确预测。(剩余11858字)
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基于K-means-LSTM组合算法的地质灾害监测设备故障排查模型设计
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