發(fā)布時(shí)間：2018-05-26 04:04

  本文選題：最小截平方和(LTS) + 離群點(diǎn)�。� 參考：《數(shù)理統(tǒng)計(jì)與管理》2017年04期

【摘要】：水工程安全監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)中不可避免地存在離群點(diǎn),而應(yīng)用最為廣泛的最小二乘法(least square,LS)不具備剔除離群點(diǎn)的能力,反而更易吸收離群點(diǎn),使回歸曲線嚴(yán)重偏離實(shí)際。針對(duì)LS在此方面的缺陷,本文在最小化殘差平方和理論的基礎(chǔ)上,提出采用最小截平方和估計(jì)(least trimmed squares,LTS)方法來(lái)構(gòu)建水工程安全監(jiān)控模型。根據(jù)實(shí)際工程的監(jiān)測(cè)資料并對(duì)監(jiān)測(cè)資料分析處理,剔除離群點(diǎn)得到最優(yōu)數(shù)據(jù)群。通過(guò)求解最優(yōu)數(shù)據(jù)群的回歸系數(shù),進(jìn)而得到最接近實(shí)際數(shù)據(jù)的擬合曲線。相比于LS估計(jì),LTS估計(jì)所得結(jié)果更具有合理性、穩(wěn)健性,且能夠顯著提高數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)精度。因此,LTS估計(jì)在水工程安全監(jiān)測(cè)等數(shù)據(jù)分析中具有良好的應(yīng)用前景。
[Abstract]:Outliers inevitably exist in the monitoring data of water engineering safety, but the most widely used least square method (LSs) is not capable of eliminating outliers, on the contrary, it is easier to absorb outliers, which makes the regression curve deviate seriously from reality. Aiming at the defects of LS in this respect, based on the theory of minimizing the sum of squared residuals, this paper presents a method of estimating least trimmed squared LTSs to construct a safety monitoring model for water engineering. According to the monitoring data of the actual engineering and the analysis and processing of the monitoring data, the optimal data group is obtained by eliminating the outliers. By solving the regression coefficient of the optimal data group, the fitting curve closest to the actual data is obtained. Compared with LS estimation, the results of LTS estimation are more reasonable, robust and can improve the prediction accuracy of the data significantly. Therefore, LTS estimation has a good application prospect in water engineering safety monitoring and other data analysis.
【作者單位】： 西安理工大學(xué)西北旱區(qū)生態(tài)水利工程國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室培育基地;福州大學(xué)至誠(chéng)學(xué)院;河海大學(xué)水文水資源與水利工程科學(xué)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;國(guó)電陜西水電開(kāi)發(fā)有限公司;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(41301597、51409205) 博士后自然科學(xué)基金項(xiàng)目(2015M572656XB) 陜西省重點(diǎn)科技創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)(2013KCT-015) 水文水資源與水利工程科學(xué)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開(kāi)放研究基金(2014491011) 陜西省博士后科研項(xiàng)目 西安理工大學(xué)水利水電學(xué)院青年科技創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)(2016ZZKT-14)
【分類(lèi)號(hào)】：O212.1;TV698.1

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 晏振;戴曉文;田茂再;;基于杠桿值大數(shù)據(jù)集抽樣的異常點(diǎn)診斷[J];數(shù)理統(tǒng)計(jì)與管理;2016年05期

2 王志堅(jiān);王斌會(huì);;穩(wěn)健改進(jìn)的AO型異常點(diǎn)檢測(cè)法在金融時(shí)序中的應(yīng)用[J];數(shù)理統(tǒng)計(jì)與管理;2016年02期

3 戴曉文;金立斌;石磊;;空間誤差模型的多個(gè)異常值得分檢驗(yàn)[J];數(shù)理統(tǒng)計(jì)與管理;2015年06期

4 劉蕩;王岳環(huán);白昆;;基于最小截平方背景估計(jì)紅外小目標(biāo)檢測(cè)方法[J];華中科技大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2015年S1期

5 王奉偉;周世健;周清;陸培鶴;;選權(quán)迭代法殘差初值求解方法比較[J];測(cè)繪科學(xué);2015年08期

6 劉丹丹;陳啟軍;森一之;;線性回歸模型的多離群點(diǎn)檢測(cè)方法及節(jié)能應(yīng)用[J];信息與控制;2013年06期

7 龔曉雯;范磊;;非線性分位點(diǎn)回歸方法在大壩安全監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用[J];河海大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2011年01期

8 程琳;徐波;;滑動(dòng)測(cè)微計(jì)監(jiān)測(cè)資料的時(shí)空分析[J];地下空間與工程學(xué)報(bào);2010年S1期

9 王立平;高永卉;萬(wàn)倫來(lái);;最小截平方和(LTS)估計(jì)技術(shù)及應(yīng)用[J];哈爾濱工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào);2009年04期

10 楊杰;方俊;胡德秀;閆建文;;偏最小二乘法回歸在水利工程安全監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用[J];農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào);2007年03期

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前1條

1 王海娜;線性回歸模型的若干穩(wěn)健估計(jì)方法及應(yīng)用實(shí)例[D];山東大學(xué);2013年

【共引文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 王志堅(jiān);;穩(wěn)健AR模型的構(gòu)建及其在金融時(shí)序中的應(yīng)用[J];統(tǒng)計(jì)與信息論壇;2017年05期

2 胡德秀;郭盼;陳詩(shī)怡;程琳;趙志明;冉蠡;;基于最小截平方和估計(jì)的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)分析方法[J];數(shù)理統(tǒng)計(jì)與管理;2017年04期

3 秦源;;水利工程項(xiàng)目的維護(hù)、管理方式及重要性研究[J];工程技術(shù)研究;2017年03期

4 李小奇;鄭東健;曹連朋;曹其光;;信息擴(kuò)散方法在大壩監(jiān)測(cè)效應(yīng)量預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[J];河海大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2016年06期

5 王奉偉;周昀琦;周世健;羅亦泳;;LMD方法變形監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)粗差探測(cè)與修復(fù)[J];遼寧工程技術(shù)大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2016年11期

6 戴曉文;晏振;田茂再;;帶固定效應(yīng)面板數(shù)據(jù)空間誤差模型的分位回歸估計(jì)[J];應(yīng)用數(shù)學(xué)學(xué)報(bào);2016年06期

7 李敏;高兆銀;朱迎迎;蘇增建;陳亮;鄭淑英;張正科;胡美姣;;基于電子鼻的“貴妃”芒果糖度酸度無(wú)損傷檢測(cè)技術(shù)應(yīng)用[J];熱帶作物學(xué)報(bào);2016年08期

8 劉茂華;王巖;蔡嬌楠;尚健宇;陳姣;;基于Matlab的一次范數(shù)最小法粗差探測(cè)方法研究[J];中國(guó)科技論文;2016年15期

9 劉衛(wèi)華;吳江飛;栗廣才;趙才新;;衛(wèi)星間水平距離對(duì)雙差電離層殘差的影響分析[J];測(cè)繪工程;2016年07期

10 張會(huì)慧;周琳;劉昆;李可心;魏殿文;張悅;;施硫、控水和施肥對(duì)藍(lán)莓葉片葉綠素?zé)晒馓匦缘挠绊慬J];土壤;2016年03期

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前8條

1 張?zhí)炱?基于MODIS影像的中國(guó)地區(qū)氣溶膠產(chǎn)品驗(yàn)證與PM2.5反演[D];西南交通大學(xué);2017年

2 蘇蕭蕭;基于樣本效應(yīng)的回歸預(yù)測(cè)方法研究[D];河北科技大學(xué);2016年

3 姚洪忠;巖漿巖溫度和氧逸度的估算[D];合肥工業(yè)大學(xué);2016年

4 馬琳;烏魯木齊市克南高架橋變形監(jiān)測(cè)及其形變分析[D];新疆大學(xué);2015年

5 陳群;雙振鏡激光掃描系統(tǒng)的FPGA接口板設(shè)計(jì)[D];電子科技大學(xué);2015年

6 喬明陽(yáng);非線性回歸與參數(shù)估計(jì)及其在北長(zhǎng)山島森林生態(tài)系統(tǒng)碳收支估算中應(yīng)用[D];中國(guó)海洋大學(xué);2015年

7 姜佃高;觀測(cè)值不等權(quán)條件下穩(wěn)健估計(jì)方法的穩(wěn)健特性研究[D];太原理工大學(xué);2014年

8 趙帥;基于穩(wěn)健估計(jì)的激光光束廓形高斯近似算法研究[D];長(zhǎng)春理工大學(xué);2014年

【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 金立斌;戴曉文;石磊;;混合空間自回歸模型的異常值檢驗(yàn)[J];統(tǒng)計(jì)與決策;2015年01期

2 朱建平;章貴軍;劉曉葳;;大數(shù)據(jù)時(shí)代下數(shù)據(jù)分析理念的辨析[J];統(tǒng)計(jì)研究;2014年02期

3 金立斌;戴曉文;石磊;;廣義空間模型的異常值檢驗(yàn)[J];系統(tǒng)科學(xué)與數(shù)學(xué);2014年01期

4 李金昌;;大數(shù)據(jù)與統(tǒng)計(jì)新思維[J];統(tǒng)計(jì)研究;2014年01期

5 耿直;;大數(shù)據(jù)時(shí)代統(tǒng)計(jì)學(xué)面臨的機(jī)遇與挑戰(zhàn)[J];統(tǒng)計(jì)研究;2014年01期

6 邱東;;大數(shù)據(jù)時(shí)代對(duì)統(tǒng)計(jì)學(xué)的挑戰(zhàn)[J];統(tǒng)計(jì)研究;2014年01期

7 孫慧慧;林金官;;基于M估計(jì)的縱向數(shù)據(jù)線性混合模型中方差的齊性檢驗(yàn)[J];數(shù)理統(tǒng)計(jì)與管理;2013年04期

8 劉明;;最小一乘法與最小二乘法:基于例證的比較[J];統(tǒng)計(jì)與決策;2012年20期

9 李勇;孫瑞博;王貴銀;;厚尾金融時(shí)間序列的貝葉斯單位根檢驗(yàn)[J];數(shù)理統(tǒng)計(jì)與管理;2012年01期

10 李丹玲;陳平雁;周鳳麒;;基于線性ν-支持向量回歸機(jī)的異常數(shù)據(jù)檢測(cè)[J];數(shù)理統(tǒng)計(jì)與管理;2011年01期

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前2條

1 郝永紅;廣義線性模型的穩(wěn)健估計(jì)及其醫(yī)學(xué)應(yīng)用[D];山西醫(yī)科大學(xué);2009年

2 丁碩;穩(wěn)健統(tǒng)計(jì)方法在股票投資組合中的應(yīng)用研究[D];北京工業(yè)大學(xué);2009年

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前3條

1 張樹(shù)森;伏利;董剛;;離群點(diǎn)刪除算法的研究[J];裝備制造技術(shù);2008年07期

2 陳忠璉;穩(wěn)健統(tǒng)計(jì)(Ⅳ)[J];數(shù)理統(tǒng)計(jì)與管理;1992年04期

3 魏鳳榮;回歸分析中離群點(diǎn)的作用與搜尋[J];中央民族大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2000年02期

，

本文編號(hào)：1935870