基于中位数回归分析的矿区变形监测数据处理

发布时间：2017-12-14 22:37

  本文关键词：基于中位数回归分析的矿区变形监测数据处理

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【摘要】：经典的一元和多元线性回归模型多采用最小二乘方法进行参数解算,但最小二乘估计无抗差能力,遇到异常值干扰易导致参数估值出现偏差。为提高回归分析方法的抗差性,将中位数引入回归分析方法中,提出了一种基于中位数的回归分析方法。详细分析了回归分析的相关理论以及基于中位数的回归分析方法的基本原理;以淮北某矿区建筑物的实际变形监测数据为例,分别对变形监测数据进行了最小二乘回归分析、抗差最小二乘回归分析以及中位数回归分析,并对其拟合及预测效果进行了对比。结果表明:观测量受到粗差污染时,中位数回归分析方法可有效抵抗异常值的影响,拟合效果及预计结果均优于其他2种方法,对于提高矿区变形监测数据的处理精度及效率有一定的参考价值。
【作者单位】： 中国矿业大学环境与测绘学院;陕西省土地工程建设集团;
【基金】：国家自然科学基金项目(编号:41504032) 江苏省自然科学基金项目(编号:BK20150175) 江苏高校优势学科建设工程项目(编号:PAPD SA1102)
【分类号】：TD325.4
【正文快照】： 通过分析变形监测数据,发现变形规律并构建相关模型对变形进行预报预测,是变形监测的一项重要工作[1]。回归分析方法作为一种重要的变形监测分析方法,近年来在隧道、矿区、大坝、民用建筑等变形监测数据处理工作中得到了广泛应用[2-7]。该方法在进行一元及多元线性回归分析时

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本文编号：1289637