[发明专利]一种基于GRU网络的钻孔应变数据异常提取方法有效
| 申请号： | 202310056192.7 | 申请日： | 2023-01-16 |
| 公开（公告）号： | CN116204760B | 公开（公告）日： | 2023-10-24 |
| 发明（设计）人： | 池成全;张德望;韩瑛 | 申请（专利权）人： | 海南师范大学 |
| 主分类号： | G06F17/16 | 分类号： | G06F17/16;G06F18/2433 |
| 代理公司： | 北京盛广信合知识产权代理有限公司 16117 | 代理人： | 秦全 |
| 地址： | 571158 *** | 国省代码： | 海南;46 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于GRU网络的钻孔应变数据异常提取方法，所述方法包括以下步骤：录入四分量钻孔应变数据，并进行应变换算；通过SVMD法将换算后的应变数据进行分解，并去除干扰因素分量，获得数据剩余分量；采用主成分分析方法计算所述数据剩余分量的特征值和特征向量，并通过第一特征值和第一特征向量重构数据；通过GRU‑LUBE网络对重构后的数据进行训练、预测和异常提取；通过异常判断规则判断异常天，并采用异常累计法表征异常变化规律。本方法利用深度学习网络实现钻孔应变数据预测，极大提高了预测精度，并采用新提出的异常判断规则有效的将地壳的微弱变化表征出来；实现了在有较强背景干扰的情况下对钻孔应变数据异常的精确提取。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 gru 网络 钻孔 应变 数据 异常 提取 方法 | ||
【主权项】：
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