一种基于大数据的大坝安全监测方法及系统

本发明公开了一种基于大数据的大坝安全监测方法及系统，涉及大坝安全监测技术领域，包括从大坝监测点收集环境数据并进行预处理，捕捉监测点的时空关联特性对监测点进行聚类分区并根据大坝监测点的布局和相互关系构建因果关系图；提取每个聚类分区数据特征并进行融合，使用LSTM模型构建环境变化预测模型计算各个监测点的残差值，并采用局部异常因子方法进行异常检测。本发明通过明确各监测点间的因果关系，可以准确地追踪和预测潜在的风险区域，构建环境变化预测模型结合LOF方法能够实时识别出偏离正常模式的数据，有效地维护大坝安全和环境的稳定，不仅显著提高了大坝监测的精确度和预测能力，而且增强了对潜在风险的早期识别和快速响应能力。