一种粗差探测方法的研究

使用了条件方程式直接探测多维粗差的方法,该方法直接从最基本的条件方程式开始,组合出满足一定条件的条件方程式,用条件方程式的闭合差作为探测粗差的依据,不必进行最小二乘平差计算,就能简便有效地探测粗差,并通过算例验证了它的可靠性和说明了该方法的实现过程。本文还对闭合差标志的做了进一步探讨,说明了粗差在闭合差中的灵敏度。     

剔除变形监测粗差数据的新方法——数据跳跃法

当观测值中有多个粗差时拉依达法则一次只能剔除一个粗差,并且多个粗差之间互差不满足一定条件时拉依达法则失效.针对此问题在拉依达法则基础上提出了一种剔除变形监测粗差数据的新方法数据跳跃法.数据跳跃法克服了拉依达法则的部分局限性,可将含有粗差的变形监测值批量剔除,为一次剔除多个粗差提供了解决方法.采用该方法对实际监测数据进行了处理,取得了较好的效果.数据跳跃法为利用程序进行粗差判定与剔除提供了理论依据和算法.     

一种多个粗差的定位与估值的方法

首先分析真误差与残差的关系．并以此关系为基础,提出一种新的、有特色的多维粗差探测与定位方法．该法采用传统的最小二乘平差,对最小二乘平差的残差进行统计检验．如果存在粗差,则可以通过新的估计公式对粗差及未知参数进行估计．该法可以准确地进行多维粗差的定位和估值,而且能严密评定估值的精度．最后,通过一个算例加以说明．     

GPS网的优化设计与粗差剔除

GPS控制网无论是在布网方案，还是在平差模型方面，都与经典网有许多不同之处。因此，经典网的优化设计不再完全适用于GPS网的优化设计。本文在简单总结了GPS网特点的基础上，提出了GPS网优化设计的分类与优化目标。同时，在总结GPS网数据粗差剔除数学模型的基础上，用数据探测法的思想编程实现了粗差自动检测功能，并给出了实例。最后，得出了有益的结论。     

非线性模型抗差最小二乘估计及其应用

以经典最小二乘法为基础,详细阐述了抗差因子的选取。从抵抗粗差的角度出发,抗差最小二乘法可提高非线性模型在有粗差干扰条件下参数估计的精度。以广东森林资源调查的样本资料,对提出的方法进行了检验与应用,结果表明提出的方法具有明显的抗粗差性。     

GPS网无约束平差中的粗差探测

GPS网的平差模型与经典网不同,它利用基线向量作为虚拟观测量进行平差,根据巴尔达法基本原理,用程序实现了将巴尔达法用于三雏GPS网平差中,不仅可以用来探测一个粗差,还可以用来探测多个粗差,根据实际算例,说明了该方法在获得GPS网可靠性的参数估值和精度信息的同时,对粗差进行了正确的定位,验证了该方法的效果,得出一些有益的结论.     

稳健估计的两种粗差探测方法

在测量数据服从正态分布的情况下,最小二乘估计具有最优化统计性质,它是应用最广泛的一种估计方法.针对测量数据由于过失误差而偏离正态分布,最小二乘估计并没有抵抗异常值的能力,需要寻求具备抗粗差能力的估计理论和方法,对测量数据中的粗差进行判别和剔除,使其不影响测量结果.使用了两种粗差检验的方法对观测数据中存在的粗差进行检验,分别是选权迭代法和数据探测法,并利用水准网数据验证了它们抵抗粗差的效果,表明选权迭代法中IGG法更容易实现粗差的探测与定位.     

用条件方程式直接探测多维粗差的方法研究

提出一种以条件方程式直接探测多维粗差的新方法。以条件方程式的闭合差作为粗差探测的基础起算数据,给出了条件方程式探测多维粗差的模型和算法。通过算例,模拟数值试验和对比分析研究LEGE法、数据探测法等探测方法。比较探测结果表明,该方法粗差探测效率更高,对极限误差附近的粗差探测能力更强,实现步骤也较简便。     

拟准检定法实施过程的有关问题

为了使拟准检定法能够更加可靠、客观、实用,便于实现自动化,对拟准检定法进行深入的理论研究和数值试验的基础上,对观测值的捧序指标、粗差的判别准则、判别标准中涉及的单位权中误差等有关实施细则做了适当的改进。当观测值较少时,初选之前观测值的捧序指标宜采用单位权中误差进行;粗差的判别和复选之前的捧序都应该考虑权重的影响：判别准则中的单位权中误差应该采用先验值。进而对改进后的拟准检定法的可靠性进行了大量的试验,试验结果表明该方法的成功率较高,可靠性较好。最后给出一个算例说明改进后的算法的检测过程。     

野外自由设站的粗差探讨

野外自由设站较为普通，通过分析粗差对自由设站的影响，总结出一种行之有效的判断定位并消除影响的新方法，从而大大提高了自由设站的可靠性。     

测量数据中异常数据的检验比较

文中在简要介绍和分析一般的测量数据检验处理的基础上,通过实例对几种数据检验方法作一比较;并介绍一种具有抗差能力的样本分位数统计检验方法。     

抗差自由网、非自由网平差的回归算法

叙述了在回归方法基础上的控制网平差算法,这种方法可以分解探测值粗差和起算数据粗差的过程,因此可以把控制网看作自由网逐步代入任一坐标系统。文中介绍了一系列作者研究的理论,例如,临时绘定未知数个数的方法,回归平差方法的进一步发展等。这种算法可以应用到传统地面网的平差,地面网与卫星空间网的联合平差,以及变形网的平差,而且已编成软件包ＡＤＪＳＴ。     

测量数据粗大误差的非统计判别

提出了基于信息熵和灰色理论的测量数据粗大误差判别方法 ,该方法对测量数据没有分布要求 ,计算简单可行 ,经多个实例的计算 ,取得了较好的判别结果 .     

基于时间冗余度侦破过失误差的修正系数法

为正确侦破与识别测量数据中含有的过失误差以保证数据校正结果的可靠性 ,提出一种修正系数法 ,利用过程测量数据的时间冗余度对测量数据中可能含有的过失误差进行侦破与识别 ,并对过失误差的大小进行估计。应用实例表明 ,此方法对过失误差的数目、位置等因素并不敏感 ,具有较好的鲁棒性 ,适用于空间冗余度较小的实际问题。     

卡尔曼滤波模型粗差的探测及其在施工变形测量中的应用

在施工变形监测中，由于监测点的多余观测值较少，因此很难发现观测值中存在的粗差。用卡尔曼滤波方法进行数据处理时，观测值中的粗差将在预测残差向量中得到反映。通过分析卡尔曼滤波模型误差与预测残差向量之间的关系，提出了对粗差进行探测的方法，并通过一个实例说明了该方法的有效性。     

基于主元分析（PCA）的显著误差检测与校正及应用

在风粉浓度软测量的测量数据中出现显著误差,将会严重恶化测量数据品质,破坏数据统计特性,导致软测量失败,因此显著误差检验和校正是误差处理的首要任务。本文讨论了基于主元分析(PCA)的显著误差检测与校正原理,运用Q统计方法,结合贡献图对某电厂热风送粉系统风粉浓度软测量中可能出现的显著误差进行了仿真分析,结果表明,基于PCA主元分析的显著误差检验和校正方法在风粉浓度软测量工业应用中可行。     

野外自由设站的粗差探讨

野外自由设站较为普通,通过分析粗差对自由设站的影响,总结出一种行之有效的判断定位并消除影响的新方法,从而大大提高了自由设站的可靠性。     

对证据理论检测显著误差的研究

针对过程数据所含的显著误差采用证据决策理论进行检测。该文考虑了系统的泄漏情况,并且引入了环境节点这一虚拟节点约束方程,把此虚拟节点作为证据理论中的一个证据,并对此进行了仿真研究。仿真结果表明了所提方法的有效性。     

双线性过程的鲁棒数据协调

针对基于鲁棒目标函数的双线性数据协调问题,提出了一种新的算法.首先利用两步法将双线性数据协调问题转化为两个线性数据协调问题,然后利用罚函数法把约束优化问题转化为无约束优化问题,最后给出了Huber函数的等价权,以及利用等价权法求解双线性鲁棒数据协调问题的表达式.在迭代求解过程中考虑了变量的上下限约束.仿真结果表明该方法能有效地求解双线性鲁棒数据协调问题,降低显著误差的影响.