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连续压实质量检测参数单点异常值识别及处理

         

摘要

cqvip:为解决现行连续压实检测参数异常值识别及处理方法未考虑数据空间分布特征的问题,结合地统计学的半变异函数,提出基于自相关距离的近邻加权估计识别法,并定义单点异常值判定指标:异常指数α_i,将异常值剔除后,利用普通克里金插值法对原异常值点处的数据进行估计,并通过沪昆高铁娄底试验段进行了连续压实质量检测试验验证.结果表明:当某点的异常指数α_i>0.2时,可判定其为单点异常值点;相比于现行的拉依达准则(3σ准则)识别方法,基于自相关距离的近邻加权估计法具有更高的准确度和识别效率;普通克里金插值法能够更为准确地估计单点异常值处的数据,降低数据的变异系数,提高连续压实质量检测参数的均匀性.

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