数据探测法中的粗差误判分析

重点讨论了数据探测法中系统发生误警、漏检和误判的原因.探讨了3类错误与检验量间相关系数的函数关系,给出了在多个备选假设下3类错误发生概率的估计公式.以2个备选假设为例,通过仿真模拟计算了3类错误发生概率随统计量间相关系数的变化趋势,并证明当观测值统计量间强相关时,数据探测法发生误警的概率显著增加,从而导致最小可探测粗差理论值与实际值不符,降低了数据探测法的可信度及系统的可靠性.最后利用2个不同网形的算例验证了结论.     

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.     

适用于不规则DEM数据的粗差探测算法

粗差的存在会造成数字高程模型(DEM)空间上的严重扭曲,有时能导致DEM及其产品严重失真,甚至完全不能使用．因而有关DEM的粗差诊断问题已愈来愈引起人们的关注．文中在对现有的粗差探测算法进行分析的基础上,提出3种针对不规则DEM的粗差检测方法,分别是:基于粗差探测率(即数据点被怀疑为粗差的可能性)算法、基于残差中位数和基于残差均值的算法,并探讨了算法中某些影响粗差检测的因素．最后文中通过Monte Carlo仿真试验来验证以上3种算法的有效性和可行性．     

GPS网平差中的粗差探测及质量分析的探讨

随着GPS卫星定位技术在测绘领域的普及,许多GPS数据处理及平差软件也应运而生,在这些软件中包含有各种各样的粗差探测及质量分析工具。在GPS网平差中,粗差探测及质量分析是一项很重要的工作,熟练应用粗差探测及质量分析工具,对观测数据作出正确判断,采取合理措施,是可以避免不必要的返工。文中叙述了如何在平差过程中正确使用这些工具,以期对广大用户有所帮助。     

一阶差分与小波分析的GPS观测数据粗差探测

赫章特大桥超高桥墩在施工过程中,采用GPS对桥墩在施工过程的变形进行了监测。受施工现场环境影响,GPS变形观测数据中存在多种粗差,含有粗差的观测量如果直接参与后续数据分析,将导致分析结果的不正确。本文基于一阶差分法与小波分析法,对赫章特大桥的GPS变形观测数据进行了粗差探测。结果表明,两种方法对粗差探测的结果不完全一致,都不能将粗差全部探测出来,且此两种方法都存在将部分正确值当成粗差观测值的现象。     

基于WTLS的部分最小二乘粗差探测法

针对平差时EIV模型中所含粗差的问题,提出了EIV模型的粗差探测法,利用变形后的加权总体最小二乘法依次对假设不含粗差的一组观测向量进行平差计算,然后通过平差后所得到的单位权方差估计值的大小对观测向量进行分组,从而达到粗差定位的目的。通过算例分析比较,得出在观测值独立等精度时,本文的方法可以有效的发现观测数据所存在的粗差。     

虚拟误差方程及其在粗差探测中的应用

本文提出了利用虚拟误差方程探测测量中的多个粗差，导出了计算公式，并给出了算例，用这种方法可以大大提高多个粗差的探测速度。     

实验数据粗差判别准则的分析

本文对常用的实验数据粗差判别准则逐一地进行了定量的分析,得到如下的结论:肖维勒准则和拉依达准则均不能对边远值进行可靠地检验,汤卜生准则对样本中只有一个位置误差(即A类沾污)所引起的边远值能进行可靠的检验;用狄克逊准则来检验两类沾污所引起的边远值,将有最佳的检验效果;若只在样本的一个极值处有这两类沾污,也可以用格拉布斯准则来进行检验。     

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.     

用LEGE法探测万家寨引黄工程变形监测水准网粗差

应用LEGE法（多维粗差同时定位定值法）对万家寨引黄工程北干线1号隧洞水准网数据进行了处理和探测，检验了LEGE法的实用性和可靠性。     

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。     

自动站数据与人工观测数据粗差原因分析

自动观测记录与人工观测记录的比较是对自动观测记录准确性判断一个极为有效的方法之一。当自动观测记录与人工观测记录相差较大时如何判断自动观测记录是否准确?我们从自动观测记录与人工定时观测记录的比较找出粗差数据,分析产生的原因,为地面测报人员判断自动观测记录是否准确提供依据。     

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.     

LMD方法变形监测数据粗差探测与修复

针对变形监测数据中粗差探测与修复问题,提出一种基于局部均值分解(LMD)的粗差探测方法,并结合三次样条插值方法对粗差点进行修复.通过LMD方法对变形序列进行分解得到其PF分量,根据高频分量的奇异点确定可疑粗差点,将分解分量去除高频分量进行重构,利用数学检验方法确定粗差点位置.剔除粗差点后,采用三次样条插值方法进行修复粗差点.研究结果表明:局部均值分解方法在变形监测数据处理中的粗差探测效果明显,三次样条插值修复也基本准确,为大坝变形多尺度分析奠定了较好的基础.     

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。     

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。     

概率统计学在变形序列粗差探测的应用研究

用GPS对高楼动态变形的观测数据具有统计规律,（x,y）的时间序列在真值附近波动,由于周跳的存在,个别观测值偏离真值较大．其点位分布是一个二维正态分布。可以将概率论与数理统计运用于GPS变形序列的研究。在正态分布的随机子样中,通过子样方差的检验,参数的假设检验对数据进行统计分析,可以达到粗差探测的目的。     

测量数据处理中粗差问题的探讨

粗差的探测与剔除是测量数据处理中非常重要的一项工作,它直接关系到平差结果的可靠性。对测量粗差的来源进行了分析,指出了粗差的特点,从粗差探测与抗差估计两个方面对粗差的处理方法进行了探讨,并给出了粗差处理的建议。     

利用小波分析进行粗差定位

在测量数据处理中，为了克服粗差对数据分析的影响，采用的办法之一是定位，删去粗差。通过小波多分辨分析方法对测量数据进行处理，可有效地发现和定位其中的粗差，并举一半参数模型的例子加以说明。