【摘 要】
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为剔除动态测量过程中实时观测数据中出现的野值,以提高后续处理精度,在充分分析实时观测数据特性和野值特征的基础上,提出了一种自适应门限的五点线性预报数据检择方法。经
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为剔除动态测量过程中实时观测数据中出现的野值,以提高后续处理精度,在充分分析实时观测数据特性和野值特征的基础上,提出了一种自适应门限的五点线性预报数据检择方法。经仿真数据和实测数据检测,并与α-β预报和固定门限方法进行比较,所提出的方法不但大大降低了检择虚警率,而且使成片野值检择正确率提高30%以上。证明提出的方法无论在可靠性上还是有效性上都优于原有方法,具有较强的工程稳定性,能有效剔除孤立野值和连续成片野值。
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