安全监测数据粗差识别方法研究开题报告

1. 研究目的与意义

安全监测过程中由于观测仪器质量问题、测量人员使用仪器不正确或测错、读错、听错、记错和算错等错误，或因外界条件发生意外的显著变动而造成实际测量所得的数据中可能含有粗差。不排除粗差的干扰，结果就会产生偏倚，甚至被歪曲，对施工质量和建筑物的安全造成严重的影响。因此在数据处理之前必须对监测数据进行可靠性检验，制定有效的操作程序或检验方法去发现并将其剔除，保证监测数据的准确可靠。

监测数据是一切资料分析工作的基础，在实际研究过程中，监测数据的可靠性检验在数据采集、处理、成因分析阶段中都尤为重要。因此数据处理要杜绝粗差，粗差致使测量数据处理精度低甚至出现错误。在进行精密工程测量工作时，特别是使用现代电子化，自动化测量仪器设备的今天，工程测量人员必须掌握与运用现代粗差识别技术。

2. 国内外研究现状分析

详见文献综述

3. 研究的基本内容与计划

1．传统粗差识别方法主要包括过程线法、统计检验法、稳健估计法，统计检验法包括3s准则、grubbs、dixon和t检验法等。

2．对统计检验法进行分析比较差异性和可靠性，用 matlab语句实现对监测数据中粗差的识别和剔除。

3．简述监测数据分析处理的新方法。如：小波识别法、监测模型检验法、包络域检验法和时空分布检验法。从最小二乘法出发的常用的选权迭代法有：一次范数最小法、huber法、丹麦法。

4. 研究创新点

1．深入总结和探讨多种对监测数据粗差识别的经典处理方法，研究了统计法用MATLAB语句的实现。