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Utilizing a Neighboring Weighted-Estimation Method for Anomaly Detection with a Continuous Compaction Control Data Set

机译：利用邻近加权估计方法进行连续压实控制数据集的异常检测

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Continuous compaction control (CCC) systems utilize a mounted accelerometer, GPS unit, and data acquisition system on soil or asphalt compaction equipment, in order to collect data about the compaction process in real time and over 100% of the compaction evaluation area. During their use, CCC systems may collect anomalous data that can have an influence on reported compaction quality results, and which can lead to erroneous conclusions about the degree of compaction of the soil, or inappropriate regression models between CCC data and in situ measurement data. In the current study, an existing neighboring weighted-estimation method was applied to the results from a field study in which a variety of CCC and in situ test data had been collected, to quantify and filter out anomalous data. Other researchers have proposed that this approach can improve presented CCC data, resulting in improved regression relationships between CCC data and in situ measurement data. For the data set that was evaluated, the results indicate that the removal of anomalous data using this methodology did not yield a significant change in the relationships between the CCC and in situ test results.

机译：连续压实控制（CCC）系统在土壤或沥青压实设备上利用已安装的加速度计，GPS单元和数据采集系统，以便实时收集有关压实过程的数据，并超过100％的压实评估区域。在使用过程中，CCC系统可能会收集异常数据，这些数据可能会影响所报告的压实质量结果，并可能导致有关土壤压实度的错误结论，或者会导致CCC数据与现场测量数据之间出现不适当的回归模型。在当前的研究中，对已收集了各种CCC和现场测试数据的现场研究结果采用了现有的相邻加权估计方法，以量化和过滤异常数据。其他研究人员提出，这种方法可以改善现有的CCC数据，从而改善CCC数据与现场测量数据之间的回归关系。对于评估的数据集，结果表明，使用这种方法去除异常数据不会在CCC和原位测试结果之间的关系上产生重大变化。

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来源
《Geotechnical frontiers》|2017年|55-65|共11页
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William J. Baker III; Christopher L. Meehan;
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