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MT-NT联合改进算法检测显著误差(5)

时间:2017-06-10 15:18来源:毕业论文
W是a的协方差矩阵。 (2.3) 为了生成一个校正值X参照系, 就要先用最小二乘法进行随机误差校正计算, 然 后才能得到校正量 a,以便计算每个测量值的 ,


W是a的协方差矩阵。    (2.3)
为了生成一个校正值X参照系,  就要先用最小二乘法进行随机误差校正计算,  然
后才能得到校正量 a,以便计算每个测量值的   ,假定误差是按正态分布的,因此临
界值是  =      ,即正态分布1-β /2 点之值。
此处s 是测量点数目,α 是对于所有n 检验发生第I类错误的总或然率,而β 是
每个独立检验发生第 1 类错误的或然率。这个方法有其主要缺陷。首先,为了生成参
照校正值   来计算a, 用最小二乘方法计算时就把过失误差传播到所有数据上去, 以
致使好的数据被当成坏的数据,换句话说,倾向于发生第 I类错误; 第二,无法防止
在计算中出现不现实的结果,如有时可能算出流量为负值。
2.2    MT(测量检测法)算法的执行步骤
第一步:分别利用下式计算系统测量数据的校正值    与校正量 MT-NT联合改进算法检测显著误差(5):http://www.youerw.com/zidonghua/lunwen_8950.html
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