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基于未确知有理数滤波的大坝安全自动化监测数据粗差处理

Gross Error Handling of Dam Safety Automatic Monitoring Data Based on Unascertained Rational Number Filtering
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摘要 对于大坝安全监测自动化所获得的大量原位监测数据,为了剔除粗差并使整编数据尽可能多的包含有用信息,研究了基于未确知有理数滤波的自动化监测数据粗差识别和数据整编的方法。即根据粗差数据和异常数据的本质区别,以测值邻域内包含该测值附近测值的个数表征其可信度,以未确知有理数均值的形式输出整编值;在此基础上,分析了未确知有理数滤波的适用范围,指出其应用于多输入单输出的数据处理情况。 For a large number of in-situ monitoring data obtained by dam safety monitoring automation,in order to eliminate gross errors and make the integration data contain useful information as much as possible,the gross error handling method is studied based on unascertained rational number filtering.According to the essential difference between blunders and outliers,the data reliability is characterized with the measured values number near this data,and the integration data is provided with the form of unascertained rational number mean.On this basis,the application sphere of unascertained rational number filtering is analyzed and it applied to the data-processing conditions of multi-input and single-output.
作者 明星 李子阳
出处 《黑龙江水专学报》 2010年第2期62-65,共4页 Journal of Heilongjiang Hydraulic Engineering College
基金 国家自然科学基金(50809025)"混凝土坝空间场的安全预警模型研究"
关键词 未确知有理数 监测数据 粗差处理 unascertained rational number monitoring data gross error handling
  • 相关文献

参考文献4

二级参考文献2

  • 1Zhang J,Unmasking Test Multiple Upper(Lower)Outlier Normal Sample
  • 2甘肃省电力厅.水工观测技术.北京:中国电力出版社,1996.

共引文献153

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