基于最小截平方和估计的监测数据分析方法

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估计所得结果更具有合理性、稳健性,且能够显著提高数据的预测精度。因此,LTS估计在水工程安全监测等数据分析中具有良好的应用前景。