基于最小截平方和估计的监测数据分析方法
2017-04-05分类号：O212.1;TV698.1
【部门】西安理工大学西北旱区生态水利工程国家重点实验室培育基地 福州大学至诚学院 河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室 国电陕西水电开发有限公司
【摘要】水工程安全监测数据中不可避免地存在离群点,而应用最为广泛的最小二乘法(least square,LS)不具备剔除离群点的能力,反而更易吸收离群点,使回归曲线严重偏离实际。针对LS在此方面的缺陷,本文在最小化残差平方和理论的基础上,提出采用最小截平方和估计(least trimmed squares,LTS)方法来构建水工程安全监控模型。根据实际工程的监测资料并对监测资料分析处理,剔除离群点得到最优数据群。通过求解最优数据群的回归系数,进而得到最接近实际数据的拟合曲线。相比于LS估计,LTS估计所得结果更具
【关键词】最小截平方和(LTS) 离群点 稳健性 最小化残差平方和
【基金】国家自然科学基金项目(41301597、51409205);; 博士后自然科学基金项目(2015M572656XB);; 陕西省重点科技创新团队(2013KCT-015);; 水文水资源与水利工程科学国家重点实验室开放研究基金(2014491011);; 陕西省博士后科研项目;; 西安理工大学水利水电学院青年科技创新团队(2016ZZKT-14)
【所属期刊栏目】数理统计与管理
文献传递
