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申请/专利权人：利德世普科技有限公司
摘要：本发明公开了一种基于时间序列的铁塔状态监测方法，包括以下步骤：步骤S1：通过传感器对铁塔进行监测，传感器采集铁塔状态数据并进行传输，传感器传输的数据为铁塔状态时间序列数据；步骤S2：基于长短期记忆网络模型和铁塔状态时间序列数据建立基于长短期记忆网络模型的异常检测算法，基于长短期记忆网络模型的异常检测算法使用正常数据训练长短期记忆网络预测模型，通过长短期记忆网络预测模型学习铁塔正常状态数据的变化趋势，通过经验阈值进行异常检测，判定铁塔的状态。本发明通过对铁塔状态监测系统数据分析和异常检测，结合铁塔状态时间序列数据的特点，实现基于预测的铁塔监测数据异常检测。
主权项：1.一种基于时间序列的铁塔状态监测方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤S1：通过传感器对铁塔进行监测，传感器采集铁塔状态数据并进行传输，传感器传输的数据为铁塔状态时间序列数据；步骤S2：基于长短期记忆网络模型和铁塔状态时间序列数据建立基于长短期记忆网络模型的异常检测算法，基于长短期记忆网络模型的异常检测算法使用正常数据训练长短期记忆网络预测模型，通过长短期记忆网络预测模型学习铁塔正常状态数据的变化趋势，通过经验阈值进行异常检测，判定铁塔的状态。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 利德世普科技有限公司 一种基于时间序列的铁塔状态监测方法
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