基于深度学习的多普勒测流仪数据异常检测方法研究

摘要

多普勒测流仪被广泛应用于流速测量、流量监测等领域，其数据准确性直接关系到测量结果的可靠性。测流仪在实际使用中容易受到噪声、环境变化以及设备故障等因素的影响，导致测量数据异常。针对这一问题，基于深度学习的异常检测方法已成为有效的解决方案。通过构建深度神经网络模型，能够在海量数据中快速准确地识别出异常数据，提升数据处理的效率和准确性。此方法不仅可以有效减少人为干预，还能提高数据分析的自动化水平。深度学习技术在多普勒测流仪数据异常检测中的应用具有显著的优势，能够有效改善测量精度并降低系统故障率