基于M估计的改进Pauta准则在监测数据粗差识别中的研究及应用

监测数据是反映大坝安全的直观手段,数据序列的精度对安全评价、隐患预警影响较大。传统的监测数据粗差识别常采用的Pauta准则仅对具有特定分布规律(正态或近似正态分布)的数据序列精度较高,而对于含较多离群点的序列则容易出现异常值漏判的问题。提出了基于M估计的改进Pauta准则,以位置M估计量和基于位置M估计量的尺度估计量代替均值和标准差构造控制函数,克服了传统识别方法的精度易受离群点影响的问题,有效解决了异常值漏判的问题。将改进Pauta准则应用于耿达水电站不同类型的监测序列,应用结果表明基于M估计改进的Pauta准则粗差识别精度和适用性较传统Pauta准则提升明显。