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市政道路沉降监测系统的实时数据处理与预警技术优化
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摘要:针对市政道路沉降监测中数据处理滞后和预警不准确问题,研究采用改进的数据处理算法和深度学习预警模型进行系统优化。通过部署分布式边缘计算节点,实现了监测数据的实时处理;采用改进的LSTM神经网络构建预警模型,提高了沉降预测精度。经过6个月实验验证,优化后系统的数据处理延时从原来的5秒降至0.3秒,预警准确率由85%提升至97%,漏报率降低至0.1%以下,实现了道路沉降监测的实时、精准预警目标。
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