基于K-means-LSTM組合算法的地質(zhì)災害監(jiān)測設備故障排查模型設計

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摘  要：為提高地質(zhì)災害預警的準確性和效率，提出了一種基于K-means聚類和長短期記憶網(wǎng)絡（LSTM）的地質(zhì)災害監(jiān)測設備故障排查模型。通過對地質(zhì)監(jiān)測數(shù)據(jù)的聚類分析，該模型能有效區(qū)分正常和異常運行狀態(tài)的設備，為后續(xù)的深度學習分析提供了精準的數(shù)據(jù)基礎。LSTM時序分析部分利用聚類結(jié)果，深入挖掘時間序列數(shù)據(jù)中的潛在模式和趨勢，實現(xiàn)對設備故障類型及其發(fā)展趨勢的準確預測。（剩余11858字）