稳健估计的两种粗差探测方法

发布时间：2017-10-21 02:43

  本文关键词：稳健估计的两种粗差探测方法

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【摘要】：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.
【作者单位】： 辽宁工程技术大学土木与交通学院;
【关键词】： 粗差 稳健估计 选权迭代法 数据探测法 粗差检验 水准网
【分类号】：P207
【正文快照】： 0引言粗差,也被称过失误差或反常误差[1].在数据处理中,观测中的错误(粗差)是不允许存在的.现在,对于粗差问题,有两种方法可以对其处理:第一种是把粗差看作函数模型,可解释为均值漂移模型,该方法解决问题的要领是在正式进行最优化最小二乘方法平差之前,提前对粗差进行探测和定

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本文编号：1070866