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.

大坝自动监测数据异常值识别的改进数据跳跃法

大坝安全自动化监测过程中,大量数据中的异常值识别已成为亟待解决的难题。将一种较为实用的识别方法——数据跳跃法进行改进,并利用Matlab进行编程实现。通过对某混凝土重力坝自动监测数据进行处理验证,证明此改进数据跳跃法更准确实用。

叠合梁桥监测数据预处理技术应用研究

桥梁健康监测采集的海量数据通常含粗差和噪声等,对桥梁安全评估产生一定的影响,因此如何保证监数据的可靠性成为评估的关键问题之一。文章以某叠合梁桥健康监测系统为背景,利用改进的数据跳跃点法处理监测数据中的粗差,结果表明改进的数据跳跃点法可以很好的解决监测数据多级异常跳跃的粗差,分析比对五点二次平滑法和移动平均法的数据“毛刺”处理效果,结果表明滑动平均法处理效果优于五点二次平滑法。