大模型微调与LSTM算法联合应用于渗压预警的自动化一体化方法OA

为克服现有渗压监测系统"计算与决策分离"导致的研判滞后性难题,设计并实现了一种融合深度学习时序挖掘与大模型语义推理的智能预警系统.该系统创新性地构建了"LSTM定量预测+LLM定性研判"的双核协同机制:一方面,利用LSTM网络对多源环境因子(水位、降雨、温度)进行深层特征提取与趋势预测,提供高精度的数值基准;另一方面,将时序预测数据转化为结构化提示词,输入经垂域微调的预训练大模型进行逻辑推理,通过对数值偏差的语义级分析实现精准告警.此外,系统集成了端到端的自动化报告生成模块,实时输出包含动态图表与专家级建议的监测日报.该研究通过"算-判-报"全链路的智能化重构,有效解决了传统系统依赖人工经验的瓶颈,为水库大坝安全监测提供了可靠的各种智能化解决方案.