奇异谱分析的变形监测序列粗差探测方法

针对时间序列数据中存在的粗差问题,该文首先介绍了奇异谱分析法(SSA)和未确知滤波法(UF)的工作原理,考虑到SSA方法在识别趋势项和周期性信号方面及UF算法在区分粗差和异常值上的优势,在SSA准确提取信号的基础上结合UF算法提出了一种新的SSA-UF粗差探测法:首先利用SSA提取观测值序列的信号并获取残余分量;然后通过UF算法对残余分量进行分析确定粗差点的位置;最后确定粗差点并剔除。通过单因素和多因素主导变形的观测值序列两个实例的验证分析,结果表明,该文中提出的SSA-UF粗差探测法与SSA数据统计方法相比在监测数据处理中的粗差探测效果明显,可靠性更高,为后续监测数据分析处理奠定了较好的基础。