对大坝安全监测数据规律性智能识别技术开展研究。结合工程师思维和深度学习的特点，提出数据规律性识别技术方案，在此基础上，基于卷积神经网络建立大坝安全监测数据规律性识别模型。算例研究表明，建立的智能识别算法在监测数据规律性识别问题上具有较好表现，与以往方法相比，无需人为定义数学模型，具备采用一个模型准确快速处理海量多类型监测数据的优势。研究成果是新一代人工智能技术在大坝安全领域应用的拓展，是实现大坝安全智能管理的关键技术点。
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