朱 明,李 盼,周政权

文章对基于深度学习技术的水利工程安全监控预警模型进行研究，并提出应用深度学习技术进行水利工程安全监控优化的构架和方法。深度学习可以通过图像识别、时间序列预测等方法准确识别水利工程潜在安全隐患并实时预警。利用卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）等技术模型，我们对坝体的结构、流量的变化和气象数据进行了全面的分析，从而实现了数据的多维度融合，进一步提高了监测的准确性和及时性。并对深度学习的数据处理、模型优化和面临的挑战进行讨论，对其今后发展进行展望。研究表明：深度学习将是提高水利工程安全管理效率与应急响应的关键技术。

深度学习；水利工程；安全监测；预警模型

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