引論：我們?yōu)槟砹?篇數(shù)據(jù)處理方法論文范文，供您借鑒以豐富您的創(chuàng)作。它們是您寫作時(shí)的寶貴資源，期望它們能夠激發(fā)您的創(chuàng)作靈感，讓您的文章更具深度。
數(shù)據(jù)處理方法論文:對(duì)高中物理實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)處理方法的幾點(diǎn)研究
論文關(guān)鍵詞:高中 實(shí)驗(yàn) 數(shù)據(jù)處理方法
論文摘要:物理實(shí)驗(yàn)測得的數(shù)據(jù),必須經(jīng)過科學(xué)的分析和處理,才能揭示出各物理最之間的關(guān)系。就高中物理實(shí)驗(yàn)常用數(shù)據(jù)的處理方法進(jìn)行分析,以期對(duì)物理實(shí)驗(yàn)教學(xué)有所幫助。
實(shí)驗(yàn)是物的重要組成部分,是物理教學(xué)不可缺少的環(huán)節(jié)。但學(xué)生在實(shí)際操作與處理中。往往容易在實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)上出現(xiàn)錯(cuò)誤,究其原因是學(xué)生沒有牢固掌握數(shù)據(jù)處理的方法,不求甚解,一知半解,更不用說觸類旁通了。根據(jù)我的教學(xué)經(jīng)驗(yàn),提出幾種處理方法。(下面提出幾種數(shù)據(jù)處理方法,供大家參考)
一、平均法
平均法是指對(duì)待測物理量進(jìn)行很多次的測量,把測量的值相加再除以測量次數(shù),或把每一次的測量值用固定的算式分別進(jìn)行計(jì)算再求出結(jié)果,再把結(jié)果相加除以測量次數(shù),取其平均值。這種方法就叫做平均法。
1.平均法的使用原理:每一次的測量因?yàn)槎喾矫娴囊蛩囟紩?huì)不一樣,測量值偏大或偏小,但其偏大或偏小的機(jī)會(huì)與程度往往均等,所以需要進(jìn)行多次測量,再求其平均值,這樣的測量值才會(huì)更真實(shí)、科學(xué),有說服性。
2.數(shù)據(jù)的處理
(1)如果所求的結(jié)果是經(jīng)過直接測量所得,應(yīng)使用平均法。如“測定金屬電阻率”的實(shí)驗(yàn),在測定金屬絲的直徑d時(shí),用“螺旋測微器”在金屬絲的三個(gè)不同點(diǎn)上分別進(jìn)行測量,然后取三次的測量結(jié)果,其平均值就是的直徑。
(2)如果所求的結(jié)果不能經(jīng)過直接測量得出,則要依據(jù)其實(shí)驗(yàn)的原理多次進(jìn)行計(jì)算待測物理量的值,最終結(jié)果要把多次測量的物理量的值相加得出平均值。“用單擺測重力加速度”是個(gè)很典型的實(shí)驗(yàn),求單擺周期的步驟如下:把單擺往一個(gè)方向拉開一個(gè)小角度,讓小球順利擺動(dòng),這時(shí)測出單擺完成n(20-30)次全振動(dòng)的時(shí)間t,用公式T=t/n計(jì)算得出小球完成一次全振動(dòng)的周期,這個(gè)步驟重復(fù)3次,用公式T=(T1+T2+T1)/3算出平均值,即求出單擺的振動(dòng)周期。
二、描跡法
描跡法是指通過若干次描點(diǎn)、頻閃照相、用打點(diǎn)計(jì)時(shí)器打點(diǎn)等記錄形式,直觀形象地顯現(xiàn)實(shí)驗(yàn)結(jié)果的方法。如,在進(jìn)行“平拋物體的運(yùn)動(dòng)”這個(gè)實(shí)驗(yàn)時(shí),可以用頻閃照相的方式記錄小球的運(yùn)動(dòng)軌跡;在進(jìn)行“勻變速直線運(yùn)動(dòng)”實(shí)驗(yàn)時(shí),用打點(diǎn)計(jì)時(shí)器記錄運(yùn)動(dòng)情況。在使用描跡法時(shí),以下幾個(gè)方面要高度注意:
1.在結(jié)果出來之前,應(yīng)仔細(xì)觀察、分析結(jié)果,去掉誤差太大的數(shù)值。若中間出現(xiàn)個(gè)別的點(diǎn)偏離正常位置很遠(yuǎn),有可能是偶然因素導(dǎo)致,應(yīng)舍棄該點(diǎn)再重復(fù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn),分析記錄結(jié)果。如,在“勻變速直線運(yùn)動(dòng)”的實(shí)驗(yàn)中進(jìn)行紙帶選取的時(shí)候,首先多打出幾條紙帶,選擇打點(diǎn)最清楚的一條進(jìn)行研究分析,分析時(shí)一般去掉前面相對(duì)密集的點(diǎn),在后面找出一個(gè)點(diǎn)作為開始的點(diǎn)。
2.若要根據(jù)記錄的點(diǎn)進(jìn)行描線,則應(yīng)描平滑的實(shí)線,并盡可能讓更多的記錄點(diǎn)通過平滑線或靠滑線,而且這些記錄點(diǎn)要在平滑線的兩側(cè)均勻分布,不能在描線的過程中出現(xiàn)折線。
3.為了使描述的結(jié)果比較,實(shí)驗(yàn)中記錄的點(diǎn)不能太少,并且要在所描范圍內(nèi)合理、均勻分布。
三、圖像法
圖像法因其直觀、形象、容易操作的特點(diǎn)被廣泛應(yīng)用于物理實(shí)驗(yàn)中,又被稱為作圖法,顧名思義是指在坐標(biāo)紙上把實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系連成圖線,由圖線得出相應(yīng)物理量之間的關(guān)系,并由此進(jìn)一步得出實(shí)驗(yàn)結(jié)果。用圖像法處理實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的步驟如下:
1.將測量的數(shù)據(jù)列表歸類整理。
2.在坐標(biāo)紙上以相應(yīng)的物理量為橫軸、縱軸建立坐標(biāo)系,并定出標(biāo)度。
3.描點(diǎn)。
4.連線:連線要遵循三個(gè)原則,一條直線上要描上盡可能多的點(diǎn);其余的點(diǎn)要均勻分布兩側(cè);離描線太遠(yuǎn)的點(diǎn)直接去掉。遵循這種連線原則處理數(shù)據(jù),與多次測量取平均值殊途同歸(但由于去掉偶然誤差過大的數(shù)據(jù)點(diǎn)。使得結(jié)果比平均值法更加些)。
5.注明圖像的名稱、制圖時(shí)間及其他說明:中學(xué)物理實(shí)驗(yàn)運(yùn)用圖像法,一般情況下會(huì)得出y=kx+b形式的一次函數(shù)關(guān)系,即結(jié)果是一條直線(一次函數(shù)擬合),圖線畫出后,可以用圖線與坐標(biāo)軸上的截距求出相應(yīng)的物理量,也可以用圖線的斜率或者用圖線圍成的面積求出相應(yīng)物理量,還可以用圖線反應(yīng)一定的物理規(guī)律。如果描出的數(shù)據(jù)點(diǎn)連成了一條曲線。則應(yīng)變換物理量,最終要得到一條直線(一次函數(shù))。如,在驗(yàn)證“牛頓第二定律”的實(shí)驗(yàn)中,在研究“外力一定時(shí)物體的加速度和物質(zhì)的質(zhì)量之間的關(guān)系”時(shí),假若a為縱坐標(biāo),m為橫坐標(biāo),連接各數(shù)據(jù)點(diǎn)后得到一條曲線,實(shí)驗(yàn)結(jié)論就不會(huì);但若以1/m為橫坐標(biāo)軸,連接各數(shù)據(jù)點(diǎn)則基本上可以畫出一條過原點(diǎn)的直線,即得出正確的結(jié)論:外力一定時(shí),物體的加速度a與物體的質(zhì)量m成反比,即物體的加速度a與物體的質(zhì)量m的倒數(shù)成正比。通過變換,完成了化曲線為直線,更直觀、快捷地得出實(shí)驗(yàn)結(jié)果。
四、直接比較法
在做一些物理實(shí)驗(yàn)時(shí)。物理量之間的關(guān)系只需要定性地去確定,或把實(shí)驗(yàn)結(jié)果與標(biāo)準(zhǔn)值進(jìn)行比較則可求出實(shí)驗(yàn)結(jié)論,都可以采用直接比較法。如,在“互成角度的兩個(gè)共點(diǎn)力的合成”實(shí)驗(yàn)中,可將實(shí)驗(yàn)中測得的合力與根據(jù)實(shí)驗(yàn)畫出的平行四邊形對(duì)角線兩矢量的大小與方向進(jìn)行直接比較,就可以確定驗(yàn)證平行四邊形定則的目的是否已經(jīng)達(dá)到了。
五、輔助處理數(shù)據(jù)
信息技術(shù)已被廣泛運(yùn)用到物理教學(xué)課堂上,也被廣大師生所接收,中學(xué)生的計(jì)算機(jī)水平日益提高,已能熟練運(yùn)用計(jì)算機(jī)記錄與處理數(shù)據(jù),對(duì)數(shù)據(jù)的圖像進(jìn)行分析等。計(jì)算機(jī)中的Excel軟件功能非常強(qiáng)大,能夠進(jìn)行大量的數(shù)據(jù)記錄與處理,還能畫出物理實(shí)驗(yàn)中比較實(shí)用的x-y散點(diǎn)圖,能夠進(jìn)行一次函數(shù)、冪函數(shù)以及擬合,求出相應(yīng)的函數(shù)系數(shù),從而得出物理量的值。
總之,在高中物理實(shí)驗(yàn)教學(xué)中引導(dǎo)學(xué)生學(xué)會(huì)合理使用數(shù)據(jù)處理方法。這樣可以盡可能地減少學(xué)生在實(shí)驗(yàn)中的系統(tǒng)誤差和過失誤差,學(xué)生運(yùn)用正確的分析方法,同時(shí)使其學(xué)會(huì)對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果的正確評(píng)估和描述。
數(shù)據(jù)處理方法論文:北京地鐵沉降監(jiān)測方法及數(shù)據(jù)處理
摘要:北京是軌道交通工程在建項(xiàng)目最多的城市,沉降監(jiān)測對(duì)地鐵工程的安全施工有著重要意義,同時(shí)監(jiān)測數(shù)據(jù)能夠直接用來評(píng)價(jià)地鐵施工對(duì)地表環(huán)境的影響。本文重點(diǎn)論述了北京地鐵沉降監(jiān)測的方法與技術(shù)要求,介紹了所用儀器數(shù)據(jù)文件的格式,詳述了數(shù)據(jù)處理和統(tǒng)計(jì)分析。,文章給出了變形預(yù)報(bào)分析的數(shù)學(xué)方法,并說明了其現(xiàn)實(shí)意義。
關(guān)鍵詞:沉降監(jiān)測;數(shù)字水準(zhǔn)儀;數(shù)據(jù)處理
1 引言
北京是一個(gè)國際化的大都市,人口與車輛的增多給北京城帶來了很嚴(yán)重的交通問題。隨著2008年奧運(yùn)會(huì)的日趨臨近,解決這個(gè)問題就顯得越來越緊迫。軌道交通是解決日益惡化的城市交通問題的一個(gè)主要手段。然而,在人口密集、建筑設(shè)施密布的城市中進(jìn)行軌道工程施工,由于巖土開挖不可避免地產(chǎn)生對(duì)巖土體的擾動(dòng)并引起洞室周圍地表發(fā)生位移和變形,當(dāng)位移和變形超過一定的限度時(shí),勢必危及周圍地面建筑設(shè)施、道路葙地下管線的安全。因此,研究城市軌道工程開挖過程中地表沉降的有效控制問題,對(duì)于地表環(huán)境保護(hù)及軌道工程的安全施工都具有十分重要的意義。
2 沉降基準(zhǔn)點(diǎn)和沉降監(jiān)測點(diǎn)的布設(shè)與觀測
從2005年3月開始,我們開始對(duì)北京地鐵四號(hào)線某標(biāo)段(車站)的沉降監(jiān)測工作,預(yù)計(jì)該標(biāo)段的土建施工工作和監(jiān)測工作將于2006年底結(jié)束。監(jiān)測儀器使用trimbledini12數(shù)字水準(zhǔn)儀,監(jiān)測內(nèi)容包括建筑物沉降監(jiān)測和地表沉降監(jiān)測。沉降監(jiān)測控制網(wǎng)采用地鐵四號(hào)線的高程控制網(wǎng)。水準(zhǔn)基點(diǎn)與工作基點(diǎn)的聯(lián)測采用一等水準(zhǔn)觀測,起初開始觀測時(shí),一個(gè)月復(fù)測一次,三個(gè)月以后每三月觀測一次。遇跨雨季等特殊情況增加觀測次數(shù),以判定工作基點(diǎn)的穩(wěn)定性。工作基點(diǎn)均位于沉降影響范圍外的已穩(wěn)定的長期性建筑物上。
2·1 監(jiān)測點(diǎn)布設(shè)主要要點(diǎn)
1)監(jiān)測點(diǎn)布設(shè)的范圍為地鐵結(jié)構(gòu)外沿30m內(nèi),但在車站主體結(jié)構(gòu)施工地段,地鐵結(jié)構(gòu)外沿50m范圍內(nèi)的重點(diǎn)建(構(gòu))筑物也應(yīng)監(jiān)測。
2)地表沉降監(jiān)測應(yīng)盡量和施工單位監(jiān)測同點(diǎn)量測,同時(shí)要注意和施工單位量測的時(shí)間也應(yīng)一致(同天量測),以進(jìn)行監(jiān)測數(shù)據(jù)的比對(duì)和校核。
3)由于此地鐵屬于蓋挖車站,原則上沿線路走向上每40m布設(shè)一個(gè)地表沉降測點(diǎn),布設(shè)3排;車站中線一排,區(qū)間線路延長線各一排。
4)建筑物沉降監(jiān)測點(diǎn)一般布設(shè)在3層以上(含3層)的長期建筑物上,但對(duì)于3層以下的重要建筑物(如具文物性質(zhì)的建筑物)也應(yīng)布設(shè)沉降監(jiān)測點(diǎn)。沉降測點(diǎn)要布設(shè)在建(構(gòu))筑物主體結(jié)構(gòu)的角點(diǎn)、中點(diǎn)和承重墻上,(如圖1,2所示)。
2·2 監(jiān)測技術(shù)要求及觀測方法
沉降觀測精度等級(jí)的確定,根據(jù)各監(jiān)測內(nèi)容的
定精度(式中ms———沉降量s的觀測中誤差;mδs———沉降差δs的觀測中誤差;qh———網(wǎng)中最弱觀測點(diǎn)高程h的權(quán)倒數(shù);qh———網(wǎng)中待求觀測點(diǎn)間高差h的權(quán)倒數(shù)),參考國際測量工作者協(xié)會(huì)(fig)于1981年第16屆大會(huì)提出的常用取值方法,即:為實(shí)用目的,觀測值中誤差不應(yīng)超過變形允許值的1/26~1/10。結(jié)合《地下鐵道、輕軌交通工程測量規(guī)范》,本次沉降監(jiān)測網(wǎng)采用國家二等水準(zhǔn)測量方法,即: 相鄰基準(zhǔn)點(diǎn)的高程中誤差≤0.5mm,觀側(cè)點(diǎn)的高程中誤差≤1.0mm。
各項(xiàng)觀測限差為:
1)附合或環(huán)線閉合差≤0.5(mm)(n為測站數(shù))
2)視線長度≤5m、前后視距差≤1.0m、前后視距累積差≤3.0m。
觀測順序和方法如下:
1)往測時(shí),奇數(shù)站照準(zhǔn)標(biāo)尺為后前前后(bffb),偶數(shù)站照準(zhǔn)標(biāo)尺為前后后前(fbbf)。
2)返測時(shí),奇、偶數(shù)站照準(zhǔn)標(biāo)尺的順序分別與往測偶、奇數(shù)站相同。
3)分別利用兩工作基點(diǎn)起算,采用閉合水準(zhǔn)路線觀測監(jiān)測點(diǎn)。
蓋挖法施工車站監(jiān)測頻率表:(×標(biāo)段×站)
3 沉降觀測的數(shù)據(jù)處理
3·1 trimbledini12的數(shù)據(jù)格式
trimbledini12使用兩種記錄數(shù)據(jù)模式,一種模式記錄測量原始數(shù)據(jù)(rm),另一種模式記錄計(jì)算數(shù)據(jù)(rmc)。同時(shí),dini12有兩種數(shù)據(jù)格式(與記錄模式不是同一個(gè)概念),一種是rece(m5),另一種是rec500,rece(m5)和rec500格式都可用于記錄和傳輸數(shù)據(jù),但recs00記錄的信息量少。rm模式下的數(shù)據(jù)僅記錄了測量讀數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差,這樣情況下不可以進(jìn)行線路平差,作業(yè)時(shí)應(yīng)避免這種情況,表1為m5格式說明表。
rece(m5)數(shù)據(jù)格式:
rece(m5)格式的數(shù)據(jù)行包含121個(gè)字符,總的數(shù)據(jù)以這個(gè)數(shù)據(jù)乘以地址行數(shù)而存在項(xiàng)目文件中。字符119為空格,接下來的字符120、121為回車符(cr)、換行符(lf)。空格字符在rece(m5)格式中是重要的,不能被刪除。
3·2 監(jiān)測成果與變化分析
可以統(tǒng)計(jì)出每次監(jiān)測點(diǎn)的沉隆量,microsoftexcel提供了豐富的統(tǒng)計(jì)函數(shù)功能,再結(jié)合自編的程序,可以輕松制作出沉降量周報(bào)報(bào)表(見表2)。
2)沉隆量曲線圖
圖表具有較好的視覺效果,可方便用戶查看數(shù)據(jù)的差異、圖案和預(yù)測趨勢。在沉降量曲線圖中,可以直接查看到最小沉降點(diǎn)和較大沉降點(diǎn),當(dāng)沉降趨勢較明顯時(shí),可引起用戶的注意。我們利用microsoftexcel的圖表功能自動(dòng)生成沉降量曲線圖,在excel中,圖表是和數(shù)據(jù)表相鏈接的。橫坐標(biāo)以觀測時(shí)間為單位,縱坐標(biāo)以沉降量為單位,坐標(biāo)刻度以2mm為主要刻度,這樣足以反映出大于2mm的沉降量(見圖3)。
3)變形預(yù)報(bào)和安全判斷
1)沉降量報(bào)表
北京地鐵四號(hào)線第三方監(jiān)測在主體結(jié)構(gòu)施工階段是一周一次,根據(jù)各次變形監(jiān)測點(diǎn)的高程數(shù)據(jù), 可以統(tǒng)計(jì)出每次監(jiān)測點(diǎn)的沉隆量,microsoftexcel提供了豐富的統(tǒng)計(jì)函數(shù)功能,再結(jié)合自編的程序,可以輕松制作出沉降量周報(bào)報(bào)表(見表2)。
在考慮施工進(jìn)度(主要是隧道開挖進(jìn)度)和監(jiān)測點(diǎn)沉降量統(tǒng)計(jì)分析的基礎(chǔ)上,采用數(shù)值分析中的線性內(nèi)插法來推算時(shí)域外的變形值。因?yàn)橥馔祁A(yù)報(bào)值時(shí)使用最近的兩次監(jiān)測值,對(duì)于連續(xù)下沉的監(jiān)測點(diǎn)有簡單實(shí)用的優(yōu)點(diǎn)。
yi+1=yi-1+(yi-yi-1)·(ti+1-ti-1)/(ti-ti-1)
式中:y—沉降量;t—時(shí)間。
沉降觀測數(shù)據(jù)為地鐵安全施工提供一個(gè)重要依據(jù),因而具有十分重要意義。監(jiān)測項(xiàng)目中建(構(gòu))筑物沉降、裂縫,地表沉降,直接用來評(píng)價(jià)地鐵施工對(duì)周邊環(huán)境的影響程度。從我們前期的監(jiān)測數(shù)據(jù)顯示來看,車站1#風(fēng)道采用暗挖法,設(shè)置在地鐵車站1#風(fēng)道附近的監(jiān)測點(diǎn)和地面上的監(jiān)測點(diǎn)整體沉降量較大,這與施工進(jìn)度相關(guān),同時(shí)也說明了我們的作業(yè)方法良好。根據(jù)設(shè)計(jì)單位要求,建筑物點(diǎn)的累積沉降限值為±20mm,地面點(diǎn)的累積沉降限值為±25mm,當(dāng)沉降量接近限值時(shí),則及時(shí)向業(yè)主及相關(guān)部門匯報(bào)情況,并同施工單位共同分析原因,以便采取處理措施。每次監(jiān)測點(diǎn)沉降量大于2mm的,要在報(bào)告中加以說明并進(jìn)行回歸分析,對(duì)變形趨勢進(jìn)行預(yù)測預(yù)報(bào)。
4 結(jié)束語
1)監(jiān)測儀器操作簡單,精度高,讀數(shù)客觀,能對(duì)同一測站兩次高差之差超限發(fā)出警告,測量數(shù)據(jù)全部存儲(chǔ)在pcmcia卡,便于計(jì)算機(jī)處理。
2)變形預(yù)報(bào)采用線性內(nèi)插法的變換形式來外推預(yù)報(bào)值,在短期內(nèi)較回歸分析更具現(xiàn)實(shí)意義,從數(shù)學(xué)方法上來說,短期內(nèi)的一元線性回歸方程與線性內(nèi)插公式的變換形式基本等效。
3)沉降量曲線圖能較沉降量報(bào)表直觀地反映監(jiān)測點(diǎn)的變化情況,可以預(yù)測監(jiān)測點(diǎn)變化趨勢,以便及時(shí)將信息反饋至監(jiān)測管理單位。此外,每月要對(duì)施工地段巡察至少一次,確保沉降影響范圍內(nèi)的建筑物及地面沒有異常情況,沒有出現(xiàn)裂縫、裂紋。
數(shù)據(jù)處理方法論文:數(shù)據(jù)處理方法在數(shù)學(xué)建模中的應(yīng)用
一、數(shù)據(jù)處理方法的內(nèi)涵
隨著信息技術(shù)的普及，傳統(tǒng)的演算式的數(shù)據(jù)處理方法已經(jīng)逐漸地退出歷史舞臺(tái)，現(xiàn)今社會(huì)數(shù)據(jù)處理方法指的是以計(jì)算機(jī)為載體、利用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)對(duì)數(shù)字信息進(jìn)行整理分析的方法。現(xiàn)行的數(shù)據(jù)處理方法以表格和圖示最為常見，一般的對(duì)近幾年來的數(shù)據(jù)趨勢進(jìn)行分析時(shí)，往往將數(shù)據(jù)整理起來繪制折線統(tǒng)計(jì)圖，以直觀的顯示數(shù)據(jù)走勢。而統(tǒng)計(jì)每一部分?jǐn)?shù)據(jù)所占整體的百分比時(shí)，一般都是用扇形圖，明確地反映出數(shù)據(jù)比例。傳統(tǒng)的圖形繪制一般都是利用紙和筆進(jìn)行的，而現(xiàn)今軟件技術(shù)的發(fā)展為數(shù)據(jù)模型的抽象化和數(shù)字化提供了可能。將數(shù)據(jù)錄入到電腦系統(tǒng)中，通過電腦軟件繪制圖表，在一定程度上大大增加了數(shù)據(jù)處理的性，提高了數(shù)據(jù)處理的效率。
二、數(shù)據(jù)處理方法
在數(shù)學(xué)建模競賽中的應(yīng)用在數(shù)學(xué)建模的初級(jí)階段，數(shù)據(jù)處理方法可以幫助分析出模型內(nèi)部各元素和數(shù)據(jù)量之間的關(guān)系，使得參賽者對(duì)自身的數(shù)學(xué)建模工作有一個(gè)基本認(rèn)知。其中一小部分的數(shù)學(xué)模型可以借助數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)的方法在大量的數(shù)據(jù)中提取有效數(shù)據(jù)，建立模型，還有人可以利用模型的理論知識(shí)與實(shí)際知識(shí)的差異度分析建模時(shí)的問題所在。可見，數(shù)據(jù)處理是數(shù)學(xué)建模競賽中最為關(guān)鍵的環(huán)節(jié)之一，數(shù)據(jù)處理方法在數(shù)學(xué)建模競賽中的應(yīng)用對(duì)建模結(jié)果有著直接的影響作用。
（一）建模數(shù)據(jù)的基本分析
一般來說，建模過程中涉及的數(shù)據(jù)往往是以電子表格的形式儲(chǔ)存在計(jì)算機(jī)中的，電子表格可以對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行排序、篩選、求和和公式運(yùn)算等一系列處理。除此之外，其他的計(jì)算機(jī)軟件如文檔等，還可以利用其中的繪圖功能將數(shù)據(jù)繪制成更利于觀察和研究的直方圖、散點(diǎn)圖等圖像。對(duì)建模數(shù)據(jù)的基本分析是數(shù)據(jù)處理方法在數(shù)學(xué)建模競賽過程中的及時(shí)步，也是其他方法的基礎(chǔ)。
（二）數(shù)據(jù)插值
數(shù)據(jù)插值的理論含義是在已有的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，將其他數(shù)據(jù)按照某種公式或規(guī)律插入的行為。一般情況下，只有在已有的數(shù)據(jù)量不足以支撐建模完成時(shí)才使用數(shù)據(jù)插值的處理方法，基本的數(shù)據(jù)插值往往是固定在兩點(diǎn)之間的。當(dāng)然，數(shù)據(jù)插值的方法需要遵循理論公式才可以進(jìn)行，理論公式能夠保障后插入的數(shù)據(jù)的性，繪制真實(shí)的圖表。不同的理論公式，最終形成的插值效果圖也就不同，因此在選擇插值需要遵循的公式時(shí)，需要認(rèn)真的考量。美國1998年的比賽中就用到了三維插值的方法，取得了巨大的成功。
（三）數(shù)據(jù)模擬和綜合分析
數(shù)據(jù)模擬主要分為數(shù)學(xué)模擬和計(jì)算機(jī)模擬，數(shù)學(xué)模擬是建立在數(shù)學(xué)學(xué)科公式的基礎(chǔ)上的，而計(jì)算機(jī)模擬則主要是借助計(jì)算機(jī)技術(shù)來實(shí)現(xiàn)的。現(xiàn)行的數(shù)據(jù)處理方法中以計(jì)算機(jī)模擬的方式居多，利用計(jì)算機(jī)技術(shù)，改變模擬模型的不合理結(jié)構(gòu)和錯(cuò)誤參數(shù)，為最終的模型塑造樣本。數(shù)據(jù)的綜合分析是建模競賽中數(shù)據(jù)處理的一步，主要是對(duì)前幾個(gè)步驟的整理和總結(jié)，并對(duì)其中的數(shù)據(jù)進(jìn)行采樣實(shí)證。根據(jù)抽樣的數(shù)據(jù)分析，檢驗(yàn)數(shù)據(jù)與模型之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系是否合理、模型的最終版本是否有著足夠的數(shù)據(jù)支撐，為建模過程守好一道關(guān)卡。
三、結(jié)論
傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方法已經(jīng)逐漸的被社會(huì)淘汰，新興的數(shù)據(jù)處理在建模競賽中得到了廣泛的應(yīng)用。科學(xué)有效的數(shù)據(jù)處理對(duì)建模過程中出現(xiàn)的錯(cuò)誤有著很好的檢驗(yàn)功能，能夠確保模型數(shù)據(jù)性，促進(jìn)模型的順利構(gòu)建，獲得數(shù)學(xué)建模競賽的最終勝利，對(duì)青少年創(chuàng)新能力的發(fā)揮有著重要的影響意義。本文對(duì)數(shù)據(jù)處理方法進(jìn)行了簡要概述，對(duì)于融入了信息元素的數(shù)據(jù)處理方法在數(shù)學(xué)建模競賽中的應(yīng)用進(jìn)行了整理和分析，挖掘數(shù)據(jù)處理方法的重要作用，為我國青少年積極踴躍的參加建模競賽奠定了理論基礎(chǔ)。
作者：陳曦 單位：遼寧科技大學(xué)
數(shù)據(jù)處理方法論文:大學(xué)物理實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)處理方法
大學(xué)物理實(shí)驗(yàn)課是理工科學(xué)生低年級(jí)必修的一門獨(dú)立設(shè)置的實(shí)驗(yàn)課，它不僅可以加深對(duì)物理規(guī)律的理解，更重要的是培養(yǎng)學(xué)生實(shí)踐動(dòng)手能力、創(chuàng)新設(shè)計(jì)能力、獨(dú)立分析問題及解決問題的能力，為后續(xù)課程學(xué)習(xí)打下良好的基礎(chǔ)，在培養(yǎng)學(xué)生實(shí)驗(yàn)素養(yǎng)、興趣等方面都有無可替代的重要作用.實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)處理可以定量的分析變量之間的關(guān)系，以便于進(jìn)一步分析實(shí)驗(yàn)現(xiàn)象，得出規(guī)律；實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)處理可以判斷實(shí)驗(yàn)結(jié)果的正確與否以及實(shí)驗(yàn)結(jié)果的程度；嚴(yán)格的實(shí)驗(yàn)處理還可以培養(yǎng)學(xué)生嚴(yán)謹(jǐn)?shù)目茖W(xué)態(tài)度和良好的科學(xué)素養(yǎng).物理實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)處理的常用方法有列表法、逐差法、圖解法、線性回歸、最小二乘法等，在數(shù)據(jù)計(jì)算中常采用計(jì)算器處理以及坐標(biāo)紙手工繪圖，是一項(xiàng)及其繁雜的工作，所需時(shí)間較長且中間過程出現(xiàn)計(jì)算上的操作錯(cuò)誤不易查找.綏化學(xué)院電氣工程學(xué)院始建于1978年綏化師專物理系，2004年更名為物理與電子信息系，2009年更名為電子工程系，2012年3月更名為綏化學(xué)院電氣工程學(xué)院.學(xué)院注重學(xué)生應(yīng)用能力培養(yǎng)，強(qiáng)化學(xué)生實(shí)踐能力，近幾年大學(xué)物理實(shí)驗(yàn)教師在大學(xué)物理實(shí)驗(yàn)課程教學(xué)改革方面做了大量積極探索.在作為信息時(shí)代標(biāo)志的計(jì)算機(jī)普及的今天，MicrosoftOffice已成為每個(gè)大學(xué)生都應(yīng)掌握的辦公軟件，Excel作為Office套裝中的一款電子表格軟件，為工程、統(tǒng)計(jì)、數(shù)據(jù)庫等領(lǐng)域提供了大量的專用函數(shù)，能夠用于各種專業(yè)的數(shù)據(jù)計(jì)算、分析和科學(xué)研究.本文結(jié)合我校低年級(jí)的大學(xué)物理實(shí)驗(yàn)課程數(shù)據(jù)處理方法的改革實(shí)踐，探討Excel軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)處理的常用方法的可行性.
1Excel軟件數(shù)據(jù)處理常用方法
1.1繪制平滑線散點(diǎn)圖
將實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)輸入Excel電子表格，在圖表向?qū)е羞x擇圖表類型，選擇平滑線散點(diǎn)圖或折線散點(diǎn)圖，進(jìn)行圖形繪制.在光電源電壓分別為4v、6v、8v時(shí)，光敏電阻在不同光照度下的光電流實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)如下表1所示，相應(yīng)平滑線散點(diǎn)圖如圖1所示.
1.2添加趨勢線進(jìn)行曲線擬合
將實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)輸入Excel電子表格，在圖表向?qū)е羞x擇圖表類型，選擇散點(diǎn)圖，進(jìn)行圖形繪制.選擇數(shù)據(jù)點(diǎn)，右鍵，選擇添加趨勢線，在選項(xiàng)欄目中勾選顯示公式.不同光照度下的光敏電阻伏安特性曲線實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)如表2所示，相應(yīng)擬合直線及直線方程如圖2所示，擬合直線斜率即為光敏電阻阻值，即在750lux、412lux、225lux光照度下，光敏電阻的阻值分別為為2.848kΩ、1.226kΩ、0.690kΩ.
2Excel軟件在大學(xué)物理實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)處理中應(yīng)用的優(yōu)勢分析
2.1可行性高
MATLAB軟件及Origin軟件等其它軟件亦可以用于實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)處理，但是Excel軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)處理無需編程、易學(xué)易用、對(duì)計(jì)算機(jī)要求不高，對(duì)大一學(xué)生來說，稍加介紹就能掌握.實(shí)踐證明，利用原已熟悉的Excel軟件進(jìn)行大學(xué)物理實(shí)驗(yàn)的數(shù)據(jù)處理，可行性較高.
2.2效率高
利用軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)處理時(shí)數(shù)據(jù)處理時(shí)間節(jié)省一半以上，將學(xué)生從繁復(fù)的數(shù)據(jù)處理中解脫出來，并可在實(shí)驗(yàn)室快速、定量地檢驗(yàn)出實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的優(yōu)劣；有助于學(xué)生把更多的精力投入到對(duì)實(shí)驗(yàn)內(nèi)容、實(shí)驗(yàn)現(xiàn)象的討論及設(shè)計(jì)性實(shí)驗(yàn)的綜合設(shè)計(jì)上；輸入數(shù)據(jù)直觀，計(jì)算流程可見，便于錯(cuò)誤查找，避免計(jì)算失誤.
2.3學(xué)習(xí)熱情高
在學(xué)期初的兩個(gè)實(shí)驗(yàn)中，我們要求學(xué)生用原始的數(shù)據(jù)處理方法，經(jīng)過兩輪計(jì)算器數(shù)據(jù)處理和坐標(biāo)紙繪圖，學(xué)生們學(xué)到了基本數(shù)據(jù)處理方法，也體會(huì)到了這種方法進(jìn)行數(shù)據(jù)處理的繁復(fù).因此，兩個(gè)實(shí)驗(yàn)后，學(xué)生們對(duì)Excel軟件數(shù)據(jù)處理學(xué)習(xí)的熱情空前高漲，帶動(dòng)了對(duì)大學(xué)物理實(shí)驗(yàn)課程的學(xué)習(xí)熱情，同時(shí)也使學(xué)生的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)處理能力得到多方位的提高.
2.4時(shí)代性強(qiáng)
大數(shù)據(jù)時(shí)代，與計(jì)算機(jī)接軌已成為應(yīng)用性的標(biāo)志之一.用軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)處理打開了理論分析、實(shí)驗(yàn)操作與信息時(shí)代的接口，開啟了數(shù)據(jù)思維和數(shù)據(jù)分析的新里程.利用軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，可提高物理實(shí)驗(yàn)教學(xué)的現(xiàn)代化水平，培養(yǎng)低年級(jí)學(xué)生的各學(xué)科知識(shí)的綜合能力，提高學(xué)生素質(zhì).
3大學(xué)物理實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)處理方法實(shí)踐的幾點(diǎn)思考
3.1利用軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)處理不利于對(duì)數(shù)據(jù)處理過程及數(shù)據(jù)處理意義的理解
利用軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，使數(shù)據(jù)處理簡單化的同時(shí)也走入流程化.如坐標(biāo)軸上分度值的選取、坐標(biāo)原點(diǎn)選取、曲線擬合原則、擬合直線斜率計(jì)算等均由計(jì)算機(jī)自動(dòng)完成，容易在部分學(xué)生中滋生不求甚解的學(xué)習(xí)習(xí)慣.
3.2在學(xué)生科學(xué)態(tài)度培養(yǎng)上，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理方法的作用不容忽視
傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理方法更能夠培養(yǎng)學(xué)生孜孜以求、百折不撓、持之以恒的科學(xué)態(tài)度.坐標(biāo)紙繪圖原則、坐標(biāo)軸上分度值精度的選取、用計(jì)算器進(jìn)行不確定度的計(jì)算等這些基本數(shù)據(jù)處理原則及方法的掌握，對(duì)學(xué)生科學(xué)素養(yǎng)的培養(yǎng)不容忽視.提倡傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理方法與利用軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)處理相結(jié)合，循序漸進(jìn)，因材施教為加深理解，我們明確要求最初的兩個(gè)實(shí)驗(yàn)必須采取傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理.當(dāng)學(xué)生具備一定的數(shù)據(jù)處理能力、基本掌握簡單的傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理方法后，才可采用Excel軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)處理.幾個(gè)實(shí)驗(yàn)過后，有能力的同學(xué)可以嘗試用Matlab和Origin軟件進(jìn)行較為復(fù)雜的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)處理.
4結(jié)束語
本文舉例介紹了用Excel軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)處理的常用方法，并對(duì)用Excel軟件處理大學(xué)物理實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的可行性進(jìn)行了分析.實(shí)踐表明，計(jì)算機(jī)進(jìn)行軟件處理方法和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理方法相結(jié)合應(yīng)用于低年級(jí)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)處理是行之有效的.
作者：張弘強(qiáng) 單位：電氣工程學(xué)院
數(shù)據(jù)處理方法論文:地理數(shù)據(jù)處理方法探討
1眾源地理數(shù)據(jù)的特點(diǎn)
眾源地理數(shù)據(jù)具有以下10個(gè)特點(diǎn)：1）現(xiàn)勢性高。眾源地理數(shù)據(jù)具有明顯的實(shí)時(shí)更新特點(diǎn)，現(xiàn)勢性高。例如，堵在路上的行車者往往會(huì)將道路擁堵信息于Twitter、微博、Wikiloc、GPSies等網(wǎng)站。2）傳播快。眾源地理數(shù)據(jù)大多來自于互聯(lián)網(wǎng)，借助社交網(wǎng)站和當(dāng)?shù)匦侣劦葌髅较到y(tǒng)的傳播能力，進(jìn)行快速傳播和擴(kuò)散。例如，美國加州2009年5月的Jesusita火災(zāi)期間，通過建立地圖式火災(zāi)監(jiān)視網(wǎng)站，迅速整合、了來自各種VGI和當(dāng)?shù)毓俜降膶?shí)時(shí)火災(zāi)信息［7］。3）信息豐富。眾源地理數(shù)據(jù)與人類活動(dòng)及社會(huì)發(fā)展緊密相關(guān)，具有豐富的社會(huì)化屬性、語義信息和時(shí)序信息。其參與創(chuàng)建的廣泛性又使得眾源地理數(shù)據(jù)能從更多角度，更多方面對(duì)地理要素進(jìn)行描述。4）成本低。眾源地理數(shù)據(jù)大多來自網(wǎng)民自發(fā)或無意采集的地理數(shù)據(jù)，其采集和處理的成本很低，極大地降低了地理信息獲取和使用的成本，將更有效地促進(jìn)地理信息技術(shù)的推廣應(yīng)用。5）數(shù)據(jù)量大。眾源地理數(shù)據(jù)大多來自互聯(lián)網(wǎng)用戶有意或無意提交的地理數(shù)據(jù)，互聯(lián)網(wǎng)用戶群的迅速發(fā)展帶來了眾源地理數(shù)據(jù)的激增。無論是像OSM這樣的共享網(wǎng)站，還是具體的眾源地理數(shù)據(jù)使用者，均需面對(duì)海量眾源地理數(shù)據(jù)的高效存儲(chǔ)以及網(wǎng)絡(luò)共享中的快速傳輸?shù)葐栴}。6）質(zhì)量各異。眾源地理數(shù)據(jù)主要由民眾提供，其提供過程非常自由，參與人群非常廣泛，所采用的數(shù)據(jù)采集設(shè)備精度不一，創(chuàng)建編輯過程中所用比例尺、采樣精度不一，使得眾源地理數(shù)據(jù)質(zhì)量存在較大差異，甚至混雜著錯(cuò)誤或惡意扭曲的成分。7）冗余而又不完整。眾源地理數(shù)據(jù)主要由非專業(yè)人員創(chuàng)建，缺乏數(shù)據(jù)完整性，難以滿足一些專業(yè)的地理數(shù)據(jù)要求，同時(shí)經(jīng)過多人多次提交或多次編輯的眾源地理數(shù)據(jù)存在著大量冗余。8）覆蓋不均勻。眾源地理數(shù)據(jù)雖然來源廣泛，但是區(qū)域覆蓋極其不均勻。例如OSM數(shù)據(jù)在英國倫敦的數(shù)據(jù)覆蓋率明顯高于中國湖北省的覆蓋率。9）缺少統(tǒng)一規(guī)范。眾源地理數(shù)據(jù)來源廣泛，數(shù)據(jù)格式各異，不同數(shù)據(jù)的內(nèi)容不同，數(shù)據(jù)組織和存儲(chǔ)方式也千差萬別。10）隱私與安全難以控制。自由創(chuàng)建和分享的眾源地理數(shù)據(jù)有時(shí)會(huì)對(duì)他人及一些組織的隱私和安全問題產(chǎn)生影響。
2眾源地理數(shù)據(jù)的來源與獲取方法
2．1眾源地理數(shù)據(jù)的來源
眾源地理數(shù)據(jù)的來源主要包括：1）公共版權(quán)數(shù)據(jù)。這一類數(shù)據(jù)多由政府部門、企業(yè)、公益組織以網(wǎng)站或網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的形式，例如GoogleMap網(wǎng)站提供的正射影像，OpenStreetMap網(wǎng)站提供的交通路網(wǎng)等。也有一些部門和企業(yè)免費(fèi)贈(zèng)送的地理數(shù)據(jù)，例如Open－StreetMap上部分國家的主干交通數(shù)據(jù)由汽車導(dǎo)航數(shù)據(jù)公司AND（AutomotiveNavigationData）贈(zèng)送［13］。2）GPS接收機(jī)數(shù)據(jù)。主要包括三類：①應(yīng)某些組織和項(xiàng)目請(qǐng)求而特意收集GPS數(shù)據(jù)的志愿者；②共享自己擁有的有價(jià)值的GPS數(shù)據(jù)的普通人或組織；③相對(duì)被動(dòng)、無意識(shí)上傳GPS數(shù)據(jù)的網(wǎng)民，如“街旁網(wǎng)”用戶的手機(jī)“簽到”會(huì)上傳GPS定位數(shù)據(jù)。3）網(wǎng)民自發(fā)創(chuàng)建的地理數(shù)據(jù)。OpenStreet－Map、Wikimapia等網(wǎng)站向用戶提供了創(chuàng)建地理對(duì)象的功能。部分網(wǎng)民出于自我滿足、利他主義、興趣或是描述周圍環(huán)境等目的［14］，主動(dòng)地在這些網(wǎng)站上創(chuàng)建、編輯、描述各種地理對(duì)象。GoogleEarth甚至允許用戶對(duì)感興趣的地物進(jìn)行三維建模。4）Web2．0催生的其他地理數(shù)據(jù)。Web2．0簡化了客戶交互過程，出于信息共享和社交目的，部分民眾積極地將自己的信息到網(wǎng)上，這些信息可能包含了地理數(shù)據(jù)。例如Flickr提供了上傳照片并在地圖上關(guān)聯(lián)實(shí)際地理位置的功能。類似的數(shù)據(jù)源使得眾源地理數(shù)據(jù)的種類更多樣化、更完整。
2．2眾源地理數(shù)據(jù)的獲取方法
眾源地理數(shù)據(jù)的獲取一般包括以下環(huán)節(jié)：1）下載初始化設(shè)置。包括設(shè)定下載API和登錄信息，選定數(shù)據(jù)范圍（包括空間范圍和時(shí)間范圍等）。根據(jù)研究目標(biāo)，指定行政區(qū)劃或區(qū)域邊界坐標(biāo)，或指定用戶某時(shí)間段所的數(shù)據(jù)等，作為待獲取數(shù)據(jù)的區(qū)域或范圍。2）數(shù)據(jù)獲取。利用開放的眾源地理數(shù)據(jù)網(wǎng)站所提供的API接口，如GoogleMapAPI，GoogleEarthAPI，街旁O(shè)penAPI，F(xiàn)acebookAPI等，在網(wǎng)站所提供權(quán)限范圍內(nèi)，實(shí)現(xiàn)所選區(qū)域數(shù)據(jù)的直接讀取。也可以利用網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)設(shè)計(jì)專用的網(wǎng)頁分析算法，從互聯(lián)網(wǎng)上搜索并下載GPS路線數(shù)據(jù)、矢量地圖數(shù)據(jù)等。3）數(shù)據(jù)規(guī)范化分析與轉(zhuǎn)換。眾源地理數(shù)據(jù)具有多源異構(gòu)性，其存儲(chǔ)格式多樣、時(shí)間版本不一、坐標(biāo)體系相異。合理有效地利用眾源地理數(shù)據(jù)需要對(duì)其數(shù)據(jù)格式進(jìn)行分析，利用文本解析、空間數(shù)據(jù)引擎等技術(shù)將眾源地理數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為在統(tǒng)一存儲(chǔ)格式、坐標(biāo)體系及概念體系下表達(dá)的空間數(shù)據(jù)，并建立相應(yīng)的眾源地理數(shù)據(jù)表達(dá)規(guī)范。4）數(shù)據(jù)入庫。將眾源地理數(shù)據(jù)按統(tǒng)一規(guī)范轉(zhuǎn)換后，將其導(dǎo)入到空間數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行存儲(chǔ)和管理。
3眾源地理數(shù)據(jù)處理與分析的關(guān)鍵技術(shù)
3．1眾源地理數(shù)據(jù)的質(zhì)量評(píng)價(jià)方法
眾源地理數(shù)據(jù)一般由缺乏足夠地理信息知識(shí)和專業(yè)訓(xùn)練的非專業(yè)人員提供，因此存在數(shù)據(jù)質(zhì)量問題，使用時(shí)需考慮其冗余性，有效性，完整性和性等。如何對(duì)眾源地理數(shù)據(jù)的質(zhì)量進(jìn)行分析和評(píng)價(jià)是需要研究的首要問題［4，15］。眾源地理數(shù)據(jù)的質(zhì)量是影響眾源地理數(shù)據(jù)廣泛應(yīng)用的重要因素。Oort（2006）總結(jié)了空間數(shù)據(jù)質(zhì)量需要考慮的11個(gè)指標(biāo)：數(shù)據(jù)來源、空間精度、時(shí)間精度、屬性精度、邏輯連貫性、數(shù)據(jù)完整性、語義率、元數(shù)據(jù)質(zhì)量、分辨率、數(shù)據(jù)使用目的和質(zhì)量變化等。眾源地理數(shù)據(jù)的質(zhì)量分析在用以上全部或部分指標(biāo)作為評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)的同時(shí)，還應(yīng)加入對(duì)數(shù)據(jù)提供者的質(zhì)量評(píng)價(jià)，充分考慮人為因素對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量的影響，建立更加有效的質(zhì)量分析和評(píng)價(jià)模型，從而保障眾源地理數(shù)據(jù)的有效性和可用性。影響眾源地理數(shù)據(jù)質(zhì)量的因素主要包括三個(gè)方面：①數(shù)據(jù)的采集或地圖的繪制由非專業(yè)人員提供，可能存在一定的人為誤差；②數(shù)據(jù)可能來自不同的數(shù)據(jù)源，具有不同等級(jí)的精度；③不同采集者使用不同精度的GPS，采集的數(shù)據(jù)精度存在差異。眾源地理數(shù)據(jù)的精度不能依靠常規(guī)的地圖精度評(píng)定方法評(píng)估，需要選擇合適的質(zhì)量要素建立質(zhì)量分析模型，依據(jù)質(zhì)量分析模型與精度更高的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析對(duì)比來評(píng)估其數(shù)據(jù)質(zhì)量。目前，國外專家已經(jīng)對(duì)歐洲地區(qū)的OSM數(shù)據(jù)質(zhì)量問題進(jìn)行了研究。如對(duì)英國地區(qū)的OSM數(shù)據(jù)質(zhì)量進(jìn)行分析，從定位精度和數(shù)據(jù)完整度兩個(gè)方面建立OSM數(shù)據(jù)的質(zhì)量評(píng)估模型；在評(píng)估希臘首都雅典的OSM數(shù)據(jù)質(zhì)量時(shí)，將數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估模型擴(kuò)展到長度完整度、名稱完整度、類型精度、名稱精度和定位精度等方面。從OSM數(shù)據(jù)的完整度、專題精度、定位精度三個(gè)方面對(duì)OSM數(shù)據(jù)質(zhì)量進(jìn)行了分析研究［16－18］。數(shù)據(jù)提供者的非專業(yè)性是眾源地理數(shù)據(jù)質(zhì)量不確定性的重要原因，Grira等人指出眾源地理數(shù)據(jù)的使用者和提供者在眾源數(shù)據(jù)上下文中具有認(rèn)知區(qū)別［19］，有必要建立針對(duì)數(shù)據(jù)提供者的評(píng)價(jià)模型。Exel等人提出在眾源地理數(shù)據(jù)的質(zhì)量控制指標(biāo)中增加用戶指標(biāo)［20］，如用戶的數(shù)據(jù)上傳次數(shù)、修改次數(shù)、反饋意見等，從而建立用戶質(zhì)量測度模型，實(shí)現(xiàn)眾源地理數(shù)據(jù)的質(zhì)量控制。
3．2眾源地理數(shù)據(jù)的信息提取與更新方法
眾源地理數(shù)據(jù)的信息提取與更新是以眾源地理數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)源，以其低成本和高時(shí)效的優(yōu)勢實(shí)現(xiàn)地理信息的快速提取和及時(shí)更新。它是傳統(tǒng)地理信息更新方法的重要補(bǔ)充，在特定情況下可以發(fā)揮不可替代的作用。如Goodchild指出，在面對(duì)印度洋海嘯等嚴(yán)重自然災(zāi)害時(shí)，從傳統(tǒng)的遙感影像上獲取道路因影像有云或濃煙遮蔽受限制時(shí)，利用當(dāng)?shù)乇娫从脩粼贕oogleEarth上及時(shí)標(biāo)識(shí)的地物信息來補(bǔ)充數(shù)據(jù)庫就更加高效［4］。近年來國內(nèi)外開展了一些利用眾源數(shù)據(jù)進(jìn)行地理信息提取和更新的方法和應(yīng)用研究。在災(zāi)害快速響應(yīng)方面，眾源地理數(shù)據(jù)發(fā)揮了重大作用。美國圣巴巴拉市的4次大型火災(zāi)案例研究表明，盡快建立新的道路數(shù)據(jù)庫可以提供有效的逃生路線［7］。海地大地震后，大眾在OpenStreetMap上協(xié)作完成道路、房屋和其他地物的重新編輯以建立震后地理數(shù)據(jù)庫，利用常規(guī)測繪方式需花費(fèi)上萬英鎊，同時(shí)耗時(shí)幾年，而利用眾源地理數(shù)據(jù)僅用了三個(gè)星期［8］。眾源地理數(shù)據(jù)用于城市道路設(shè)計(jì)能較大提高人們的滿意度，Seeger指出眾源地理數(shù)據(jù)在良好引導(dǎo)和補(bǔ)充城市規(guī)劃道路數(shù)據(jù)庫更新和重構(gòu)中將發(fā)揮積極作用［15］。Steffen在Geo－Wiki項(xiàng)目中利用眾源用戶對(duì)數(shù)據(jù)庫中地物屬性信息進(jìn)行補(bǔ)充和修改［6］，能明顯提高效率及性。眾源地理數(shù)據(jù)提供的紋理和三維信息，被O－ver等結(jié)合DEM經(jīng)綜合生成了三維可視化數(shù)據(jù)庫模型［21］。Zhang等利用眾源GPS軌跡數(shù)據(jù)，在行進(jìn)方向的法線上進(jìn)行模糊C－均值聚類，將相鄰車道分開，建立了幾何精度較好的道路數(shù)據(jù)庫，可用于數(shù)據(jù)庫更新［22］。Mondzech與Sester指出眾源地理數(shù)據(jù)應(yīng)用于行人導(dǎo)航比現(xiàn)存地形圖數(shù)據(jù)庫更有優(yōu)勢，因?yàn)樗驴烨姨峁┝舜罅空鎸?shí)的快捷路徑，眾源地理數(shù)據(jù)可對(duì)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行很好的補(bǔ)充［23］。眾源地理數(shù)據(jù)為建立和更新地理數(shù)據(jù)庫提供了一種不同于傳統(tǒng)測繪方式的新途徑。它不僅能有效地提取道路等地物和標(biāo)注屬性信息，而且能用于導(dǎo)航數(shù)據(jù)庫的更新。但是由于眾源地理數(shù)據(jù)來源眾多且缺少統(tǒng)一規(guī)范，存在不足，目前尚未能廣泛應(yīng)用于大區(qū)域范圍內(nèi)高精度的數(shù)據(jù)庫更新中。綜合以上分析，眾源地理數(shù)據(jù)信息提取與更新的研究思路為：以建立眾源數(shù)據(jù)的質(zhì)量模型和多源數(shù)據(jù)配準(zhǔn)和變化檢測為核心，研究眾源地理數(shù)據(jù)的信息提取與更新的協(xié)作機(jī)制和方法。主要研究方向包括：①研究實(shí)現(xiàn)眾源地理數(shù)據(jù)的高覆蓋率和高完整性。眾源地理數(shù)據(jù)雖然來源廣泛，但是在單一的某個(gè)平臺(tái)上部分區(qū)域的覆蓋率存在較大的局限性。需要從現(xiàn)有的眾源地理數(shù)據(jù)平臺(tái)（Wikimapia、BingMap、GoogleMap等）中獲取盡可能多的數(shù)據(jù)以提高區(qū)域覆蓋率和屬性信息完整性。同時(shí)應(yīng)研究將不同區(qū)域的更多用戶參與到眾源地理數(shù)據(jù)的協(xié)作機(jī)制。②建立規(guī)范合理的質(zhì)量模型。為來源廣泛、質(zhì)量各異的眾源地理數(shù)據(jù)建立有效的綜合取舍和聚類機(jī)制，以及快速處理算法。需要研究數(shù)據(jù)量和來源控制的范圍，從而最有效地得到能滿足數(shù)據(jù)庫更新這一應(yīng)用的數(shù)據(jù)覆蓋率、完整性和幾何精度。③提高眾源地理數(shù)據(jù)庫的幾何精度。可結(jié)合高分辨率遙感影像、全景影像、Lidar數(shù)據(jù)等對(duì)初始建立的數(shù)據(jù)庫的幾何位置進(jìn)行精糾正，對(duì)不同數(shù)據(jù)的配準(zhǔn)和修正位置精度的算法進(jìn)行研究。④基于眾源地理數(shù)據(jù)建立地理數(shù)據(jù)庫并進(jìn)行更新。研究兩種不同規(guī)范的數(shù)據(jù)庫的配準(zhǔn)，對(duì)不同時(shí)間數(shù)據(jù)庫的幾何與屬性信息進(jìn)行比較，發(fā)現(xiàn)減少或新增部分，并用判別規(guī)則合并兩套數(shù)據(jù)庫的信息以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫更新。
3．3眾源地理數(shù)據(jù)的分析與挖掘方法
眾源地理數(shù)據(jù)作為一種由大眾采集并向大眾提供的開放地理數(shù)據(jù)，蘊(yùn)含著豐富的空間信息和規(guī)律性知識(shí)。利用空間數(shù)據(jù)分析與挖掘方法可以從中提取信息、挖掘知識(shí)，從而為具體應(yīng)用提供服務(wù)。1）眾源地理數(shù)據(jù)拓?fù)浞治觥４蟛糠直娫吹乩頂?shù)據(jù)的描述采用的是一種包含拓?fù)湫再|(zhì)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。如OSM數(shù)據(jù)中的點(diǎn)、線、面等幾何要素及其關(guān)系是通過頂點(diǎn)、路線和關(guān)系等來描述的。通過對(duì)某區(qū)域內(nèi)的要素進(jìn)行拓?fù)浞治觯馨l(fā)現(xiàn)點(diǎn)、線、面的分布規(guī)律，挖掘該區(qū)域的空間結(jié)構(gòu)和模式。例如，利用瑞典的OSM數(shù)據(jù)進(jìn)行自然道路網(wǎng)絡(luò)的提取與拓?fù)浞治觯l(fā)現(xiàn)自然道路網(wǎng)絡(luò)存在無標(biāo)度特性［24］；利用香港的街道網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)和年度平均的每天交通流量數(shù)據(jù)，通過街道網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浔硎竞头治觯瑥亩M(jìn)行交通流量預(yù)測［25］。進(jìn)行拓?fù)浞治鰰r(shí)經(jīng)常用到平均度、平均路徑長度和聚類系數(shù)等統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，結(jié)合空間統(tǒng)計(jì)方法可以探索地理要素的分布結(jié)構(gòu)和模式。在利用眾源地理數(shù)據(jù)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浞治鰰r(shí)，可考慮與其他地理數(shù)據(jù)源集成和綜合分析。2）利用眾源數(shù)據(jù)探索地理空間的無標(biāo)度特性。無標(biāo)度從數(shù)學(xué)意義上講就是某種現(xiàn)象的大小分布服從冪律分布。傳統(tǒng)的地理學(xué)研究認(rèn)為地理空間存在高斯分布的特性，而最近基于大量的地理數(shù)據(jù)的實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)地理空間存在無標(biāo)度的特性。例如，利用美國的OSM數(shù)據(jù)進(jìn)行自然城市的提取與統(tǒng)計(jì)分析，發(fā)現(xiàn)美國的城市大小（無論是人口還是道路節(jié)點(diǎn)的個(gè)數(shù)）滿足齊普夫定律［26］；利用歐洲三個(gè)國家（英國，德國和法國）的OSM數(shù)據(jù)進(jìn)行街區(qū)多邊形提取與統(tǒng)計(jì)分析，發(fā)現(xiàn)所有這些街區(qū)大小服從Lognormal分布［27］；利用TeleAtlasMultiNet地理數(shù)據(jù)庫對(duì)德國20個(gè)城市的道路網(wǎng)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，發(fā)現(xiàn)所有道路上的行車時(shí)間服從冪律分布，也就是具有無標(biāo)度特性［28］。3）利用眾源地理數(shù)據(jù)進(jìn)行導(dǎo)航分析，為人們出行提供幫助。例如，綜合應(yīng)用OSM地圖與航空影像研制協(xié)作導(dǎo)航系統(tǒng)，結(jié)合A＊算法和用戶評(píng)價(jià)在交通網(wǎng)絡(luò)上進(jìn)行路線計(jì)算和搜索，為行動(dòng)不便以及有個(gè)人偏好的行人提供路線設(shè)計(jì)［29］；對(duì)OSM的一些城市道路網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，計(jì)算轉(zhuǎn)彎最少、路徑最短的導(dǎo)航路線［30］。4）眾源交通數(shù)據(jù)挖掘。眾源交通數(shù)據(jù)中隱含著規(guī)律性的交通知識(shí)。利用空間數(shù)據(jù)挖掘方法可以挖掘出對(duì)交通管理和大眾出行具有指導(dǎo)意義的規(guī)律性知識(shí)。例如，利用倫敦個(gè)人摩托車的GPS移動(dòng)路線研究人們選擇路線的偏好，發(fā)現(xiàn)路線選擇時(shí)更多考慮的是角距離而非街區(qū)距離，即人們?cè)诔鲂袝r(shí)往往會(huì)選擇轉(zhuǎn)彎較少的方案［11］；利用OSM的大范圍道路數(shù)據(jù)對(duì)人們的出行進(jìn)行模擬研究，認(rèn)為人們的出行模式主要受路網(wǎng)結(jié)構(gòu)的影響，由此為出行行為和路徑優(yōu)化研究提供了新的視角［31］；對(duì)基于用戶軌跡挖掘的智能位置服務(wù)進(jìn)行研究，探討了基于個(gè)人歷史軌跡、多人軌跡數(shù)據(jù)的大眾旅游推薦、個(gè)性化朋友和地點(diǎn)推薦等［32］。利用志愿者采集的GPS數(shù)據(jù)，基于歷史位置對(duì)用戶出行的相似性進(jìn)行分析和挖掘，有助于探測用戶之間的關(guān)系以及地理位置的相關(guān)性［33］；利用志愿者采集的GPS數(shù)據(jù)研究志愿者的空間移動(dòng)規(guī)律特性，指出該出行距離具有較強(qiáng)的Levy移動(dòng)特點(diǎn)，并通過基于的模型進(jìn)行了驗(yàn)證，有助于人類動(dòng)力學(xué)的實(shí)證與機(jī)制研究［34］。綜合以上分析，眾源地理數(shù)據(jù)分析與挖掘的研究思路為：利用網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浞治觥⒖臻g數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)建模、地理模擬、時(shí)空數(shù)據(jù)挖掘、統(tǒng)計(jì)物理學(xué)等方法對(duì)眾源地理數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和挖掘，從中提取空間信息，挖掘空間知識(shí)。主要研究方向包括：①眾源地理數(shù)據(jù)的拓?fù)浞治觥＠猛負(fù)浞治龇椒ㄑ芯坎?gòu)建眾源地理數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)潢P(guān)系。②地理空間的無標(biāo)度分析。利用空間數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)建模方法研究地理現(xiàn)象的冪律分布。③導(dǎo)航分析：通過眾源地理數(shù)據(jù)的交通流量分析和路徑分析，為人們的出行提供導(dǎo)航服務(wù)。④眾源地理數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)建模：對(duì)眾源地理數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)特性進(jìn)行探索性分析，構(gòu)建統(tǒng)計(jì)模型并分析其統(tǒng)計(jì)規(guī)律。⑤出行行為規(guī)律分析：利用空間聚類、頻繁模式挖掘等空間數(shù)據(jù)挖掘方法從眾源地理數(shù)據(jù)中挖掘出規(guī)律性知識(shí)，分析人們的出行規(guī)律，從而為大眾旅游推薦、個(gè)性化朋友和地點(diǎn)推薦等提供基礎(chǔ)。⑥人類動(dòng)力學(xué)研究：利用統(tǒng)計(jì)物理學(xué)方法和地理模擬方法，研究出行距離分布，構(gòu)建動(dòng)力學(xué)模型，為交通規(guī)劃設(shè)計(jì)、傳染病控制和無線網(wǎng)絡(luò)協(xié)議設(shè)計(jì)等提供支持。
4總結(jié)與展望
眾源地理數(shù)據(jù)處理與分析是近年來國際地理信息學(xué)科研究和應(yīng)用的新熱點(diǎn)。眾源地理數(shù)據(jù)是一種有別于傳統(tǒng)測繪的新型地理數(shù)據(jù)源，將深刻影響現(xiàn)有地理信息科學(xué)的發(fā)展方向和產(chǎn)業(yè)化模式。眾源地理數(shù)據(jù)可以應(yīng)用于應(yīng)急制圖、早期預(yù)警、地圖更新、犯罪分析、疾病傳播等地理信息服務(wù)領(lǐng)域。眾源地理數(shù)據(jù)處理與分析的研究才剛剛開始。隨著地理信息科學(xué)與Web2．0技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，作為專業(yè)測繪領(lǐng)域有效補(bǔ)充的眾源地理數(shù)據(jù)的處理、分析、應(yīng)用和服務(wù)是未來發(fā)展的重要趨勢。眾源地理數(shù)據(jù)處理與分析需要完備的技術(shù)體系、深厚的理論方法為其提供支撐，需要對(duì)眾源地理數(shù)據(jù)源及其特點(diǎn)進(jìn)行分析和研究，需要研究眾源地理數(shù)據(jù)的質(zhì)量分析與評(píng)價(jià)方法、眾源地理數(shù)據(jù)的信息提取與更新方法、眾源地理數(shù)據(jù)的分析與挖掘方法等關(guān)鍵技術(shù)，并研究眾源地理數(shù)據(jù)在相關(guān)領(lǐng)域的應(yīng)用，不斷擴(kuò)大其應(yīng)用領(lǐng)域，從而促進(jìn)眾源地理數(shù)據(jù)處理、分析與應(yīng)用服務(wù)這一新興研究方向的發(fā)展。
作者：單杰 秦昆 黃長青 胡翔云 余洋 胡慶武 林志勇 陳江平 賈濤 單位：武漢大學(xué)遙感信息工程學(xué)院 普度大學(xué)土木工程學(xué)院
數(shù)據(jù)處理方法論文:關(guān)于區(qū)域可持續(xù)發(fā)展評(píng)價(jià)過程數(shù)據(jù)處理方法研究
摘要：實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展是21世紀(jì)全球面臨的一個(gè)重要研究課題，可持續(xù)發(fā)展評(píng)價(jià)則是實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的基礎(chǔ)。區(qū)域可持續(xù)發(fā)展評(píng)價(jià)是一個(gè)多因素、非線性的問題，不僅評(píng)價(jià)過程復(fù)雜，而且數(shù)據(jù)處理和評(píng)價(jià)方法也很多。
關(guān)鍵詞：區(qū)域；可持續(xù)發(fā)展；評(píng)價(jià)；方法
一、評(píng)價(jià)指標(biāo)篩選與權(quán)重確定的方法
（一）評(píng)價(jià)指標(biāo)篩選的方法
評(píng)價(jià)指標(biāo)的選取是評(píng)價(jià)可持續(xù)發(fā)展的基礎(chǔ)，為避免人為因素的干擾，篩選指標(biāo)篩選的方法一般有：頻度分析法、主成分分析法及其他方法[1]。
1.頻度分析法。對(duì)目前可持續(xù)發(fā)展的報(bào)告、論文進(jìn)行頻度分析，選擇那些使用頻率較高、被普遍認(rèn)可的因素作指標(biāo)。
2.主成分分析法。主成分分析法是一種數(shù)學(xué)變換的方法，它把給定的一組相關(guān)變量通過線性變換轉(zhuǎn)成另一組不相關(guān)的變量，這些新的變量按照方差依次遞減的順序排列。
（二）評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重的計(jì)算方法
評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重的計(jì)算方法很多，但通用層次分析法和模糊綜合評(píng)判法或兩者種相結(jié)合來指標(biāo)權(quán)重。
1.層次分析法（AHP）。層次分析法是美國著名的運(yùn)籌學(xué)專家匹茲堡大學(xué)Saaty教授于20世紀(jì)70年代提出的定性與定量相結(jié)合的多目標(biāo)系統(tǒng)分析方法，具有系統(tǒng)、簡潔、靈活等特點(diǎn)，主要對(duì)相互聯(lián)系、相互制約的多因素復(fù)雜事物進(jìn)行分析，通過劃分有序?qū)哟问怪畻l理化，并根據(jù)客觀情況對(duì)每一層次的相對(duì)重要性給予定量表示[2]。
2.模糊綜合評(píng)判法。模糊綜合評(píng)判法是基于評(píng)價(jià)過程的非線性特點(diǎn)而提出的，它是利用模糊數(shù)學(xué)中的模糊運(yùn)算法則，對(duì)非線性的評(píng)價(jià)論域進(jìn)行量化綜合，從而得到可比的量化評(píng)價(jià)結(jié)果的過程。[3]
二、評(píng)價(jià)指標(biāo)屬性值標(biāo)準(zhǔn)化的計(jì)算方法―隸屬函數(shù)法
評(píng)價(jià)指標(biāo)屬性值標(biāo)準(zhǔn)化的計(jì)算也就是指標(biāo)數(shù)據(jù)的無量綱化。區(qū)域可持續(xù)發(fā)展評(píng)價(jià)系統(tǒng)設(shè)計(jì)了大量相互關(guān)系、相互影響、相互制約的評(píng)價(jià)指標(biāo)，各指標(biāo)均具有不同的量綱，缺乏統(tǒng)一的衡量性。為此，必須將各指標(biāo)統(tǒng)一進(jìn)行無量綱化處理，以便于考核評(píng)價(jià)工作在一致化的狀態(tài)下進(jìn)行。
（一）發(fā)展類指標(biāo)的歸一化函數(shù)：
（1）
表示i指標(biāo)歸一化后的數(shù)據(jù)， 表示當(dāng)年度該指標(biāo)的原始數(shù)據(jù)， 和 分別表示該區(qū)域i指標(biāo)的最小值和規(guī)劃目標(biāo)值。
（二）制約類指標(biāo)的歸一化函數(shù)：
（2）
表示i指標(biāo)歸一化后的數(shù)據(jù)， 表示當(dāng)年度該指標(biāo)的原始數(shù)據(jù)， 和 分別表示該區(qū)域i指標(biāo)的下限值和規(guī)劃上限值。
三、評(píng)價(jià)指數(shù)的計(jì)算方法―加權(quán)平均法[4]
（一）中層評(píng)價(jià)指數(shù)的計(jì)算。中間層評(píng)價(jià)指數(shù)是根據(jù)所屬各指標(biāo)的權(quán)值，通過對(duì)所屬各指標(biāo)值線性加權(quán)來計(jì)算，即：（3）
式中： 為指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化值； 為中層評(píng)價(jià)指數(shù)； 為第i項(xiàng)指標(biāo)權(quán)值；n為中層指標(biāo)所包含的指標(biāo)數(shù)。
（二）高層評(píng)價(jià)指數(shù)的計(jì)算。高層評(píng)價(jià)指數(shù)是對(duì)中間層評(píng)價(jià)指數(shù)進(jìn)一步線性加權(quán)計(jì)算得到，即： （4）
式中： 為高層評(píng)價(jià)指數(shù)； 為中層指標(biāo)權(quán)值； 為高層指標(biāo)所屬的中間層指標(biāo)數(shù)。
（三）綜合評(píng)價(jià)指數(shù)的計(jì)算。綜合評(píng)價(jià)指數(shù)是對(duì)高層評(píng)價(jià)指數(shù)再一次綜合，即：（5）
式中： 為高層評(píng)價(jià)指數(shù)； 為高層指標(biāo)權(quán)值： 為高層指標(biāo)數(shù)。
四、結(jié)論
區(qū)域可持續(xù)發(fā)展評(píng)價(jià)研究方興未艾，本文通過區(qū)域可持續(xù)評(píng)價(jià)過程中數(shù)據(jù)處理方法詳細(xì)探討，因?yàn)閿?shù)據(jù)處理方法的優(yōu)劣直接影響了評(píng)價(jià)結(jié)果的與否，因此重點(diǎn)分析了指標(biāo)的篩選、權(quán)重的確定、指標(biāo)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化和評(píng)價(jià)指數(shù)等整個(gè)評(píng)價(jià)過程的數(shù)據(jù)處理方法，給讀者起著一個(gè)拋磚引玉的效果。
數(shù)據(jù)處理方法論文:牛頓環(huán)測透鏡曲率半徑數(shù)據(jù)處理方法的分析
摘 要:詳細(xì)介紹用逐差法、線性回歸法、加權(quán)平均法處理牛頓環(huán)測透鏡曲率半徑數(shù)據(jù)的方法和過程。比較三種實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)處理方法的優(yōu)缺點(diǎn),其中加權(quán)平均法既考慮了如何克服實(shí)驗(yàn)的系統(tǒng)誤差,又能按照處理原則去對(duì)待非等精度測量,且建立在數(shù)理統(tǒng)計(jì)理論基礎(chǔ)上。該方法主要是比較相應(yīng)的權(quán),進(jìn)而求出加權(quán)平均值,利用Matlab軟件進(jìn)行處理,得出加權(quán)平均法為牛頓環(huán)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)處理的方法。
關(guān)鍵詞:牛頓環(huán); 逐差法; 線性回歸法; 加權(quán)平均法
0 引 言
“牛頓環(huán)”是牛頓在1675年制作天文望遠(yuǎn)鏡時(shí),偶然把一個(gè)望遠(yuǎn)鏡的物鏡放在平板玻璃上發(fā)現(xiàn)的。牛頓環(huán)屬于用分振幅法產(chǎn)生干涉現(xiàn)象,亦是典型的等厚干涉條紋。它為光的波動(dòng)提供了重要的實(shí)驗(yàn)證據(jù)。光的干涉現(xiàn)象廣泛地應(yīng)用于科學(xué)研究、工業(yè)生產(chǎn)和檢驗(yàn)技術(shù)中,如利用光的干涉法進(jìn)行薄膜等厚、微小角度、曲面的曲率半徑等幾何量的精密測量,也普遍應(yīng)用檢測加工工件表面的光潔度和平整度及機(jī)械零件的內(nèi)力分布等。
為了獲得真實(shí)的數(shù)據(jù),需要對(duì)實(shí)驗(yàn)的全過程進(jìn)行誤差控制。如果實(shí)驗(yàn)原理、方法和采用的實(shí)驗(yàn)裝置不同,實(shí)驗(yàn)結(jié)果的精度也不同,這是因?yàn)椴捎昧瞬煌奈锢砟Ｐ秃蛯?shí)驗(yàn)條件[1]。即使當(dāng)實(shí)驗(yàn)原理、方法和采用的實(shí)驗(yàn)裝置相同,如果采用不同的數(shù)據(jù)處理方法(如最小二乘法、逐差法等),也會(huì)帶來精度不同的結(jié)果,這是因?yàn)椴捎昧瞬煌臄?shù)學(xué)模型。甚至對(duì)同一組實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)采用同一種數(shù)據(jù)處理方法,如果處理方式不同,其精度也會(huì)有很大的不同,這是因?yàn)椴捎昧瞬煌乃惴āＲ虼?如何利用有限的測量數(shù)據(jù),發(fā)揮其較大效用,選擇適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)處理方法和算法,有效地減少誤差,在實(shí)驗(yàn)結(jié)果的分析中就顯得非常重要。
牛頓環(huán)屬于用分振幅法產(chǎn)生干涉現(xiàn)象,它是典型的等厚干涉條紋。下面以牛頓環(huán)干涉實(shí)驗(yàn)為例,對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分別用逐差法、線性回歸法、加權(quán)平均法三種方法進(jìn)行分析,然后比較三種方法的優(yōu)劣,并對(duì)結(jié)果進(jìn)行討論。
1 實(shí)驗(yàn)部分
1.1 實(shí)驗(yàn)原理
最常見的牛頓環(huán)干涉結(jié)構(gòu)如圖1所示\,把一塊曲率半徑相當(dāng)大的平凸鏡放在一塊平板玻璃片上,在單色光的垂直照射下,用讀數(shù)顯微鏡可觀察到以接觸點(diǎn)為中心的一系列干涉圓環(huán)。其中亮暗環(huán)紋交替出現(xiàn),隨著半徑增大而由稀變密,直至模糊一片。
(1) 逐差法主要是圍繞如何克服實(shí)驗(yàn)的系統(tǒng)誤差來進(jìn)行的,是建立在算術(shù)計(jì)算的基礎(chǔ)上,但并不滿足非等精度測量實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)處理的條件,而牛頓環(huán)干涉實(shí)驗(yàn)是非等精度測量,故逐差法對(duì)于牛頓環(huán)實(shí)驗(yàn)來說并不是一種理想的數(shù)據(jù)處理方法。
(2) 線性回歸法主要是為了避免非等精度測量的困難,但未考慮該次實(shí)驗(yàn)中的系統(tǒng)誤差,所以線性回歸法對(duì)于牛頓環(huán)實(shí)驗(yàn)來說也不是理想的數(shù)據(jù)處理方法。
(3) 加權(quán)平均法既考慮了如何克服實(shí)驗(yàn)的系統(tǒng)誤差,又能按照處理原則去對(duì)待非等精度測量,且建立在數(shù)理統(tǒng)計(jì)理論基礎(chǔ)上,所以加權(quán)平均法是處理牛頓環(huán)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的方法。
2 結(jié) 語
本文對(duì)牛頓環(huán)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分別采用逐差法、線性回歸法和加權(quán)平均法進(jìn)行分析。逐差法在牛頓環(huán)干涉實(shí)驗(yàn)中是一種常用的實(shí)驗(yàn)處理方法,其原理簡單且便于理解,對(duì)它的實(shí)驗(yàn)原理不用再做過多的敘述,但由于逐差法不滿足非等精度測量實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的條件,而牛頓環(huán)干涉實(shí)驗(yàn)就是一種非等精度測量,故該方法對(duì)于牛頓環(huán)干涉實(shí)驗(yàn)并不是一種理想的實(shí)驗(yàn)處理方法;線性回歸法先利用數(shù)值插值法對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,再利用最小二乘法將實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)擬合成一條直線函數(shù),用Matlab軟件計(jì)算出線性擬合系數(shù)B及相關(guān)系數(shù)r,進(jìn)而算出凸透鏡的曲率半徑R和測量的相對(duì)不確定度;加權(quán)平均值法主要是比較相應(yīng)的權(quán),進(jìn)而求出加權(quán)平均值,利用Matlab軟件處理較為方便,在優(yōu)化模型中應(yīng)用較廣。經(jīng)過分析與討論可知應(yīng)用加權(quán)平均值法為牛頓環(huán)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)處理的方法。
數(shù)據(jù)處理方法論文:一種鋼絲繩局部截面損失識(shí)別的信息融合數(shù)據(jù)處理方法
摘要：鋼絲繩的局部金屬截面損失是判斷鋼絲繩能否安全工作的重要依據(jù)，該文提出一種基于信息融合的鋼絲繩的局部金屬截面損失識(shí)別算法。將其斷絲根數(shù)和斷口間距總和作為CMAC(Cerebellar Model Articulation Controllers)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合模型的輸入，鋼絲繩局部金屬面積損失作為輸出，訓(xùn)練CMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；通過現(xiàn)場檢測數(shù)據(jù)和已訓(xùn)練的識(shí)別模型可計(jì)算鋼絲繩的局部金屬截面損失；，應(yīng)用仿真實(shí)例證明了利用CMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)判別金屬截面損失的性。
關(guān)鍵詞：信息融合；局部金屬截面損失；故障診斷；模式識(shí)別
鋼絲繩作為一種在國民經(jīng)濟(jì)各部門廣泛使用的柔性構(gòu)件，所處工作環(huán)境復(fù)雜惡劣，其安全性能的高低直接關(guān)系到設(shè)備能否正常運(yùn)轉(zhuǎn)、操作人員的人身安全能否得到保障。因此，實(shí)時(shí)的監(jiān)測鋼絲繩的安全狀況具有十分重大的意義。
鋼絲繩缺陷主要分為：1) 局部缺陷LF(Localized Fault)指鋼絲繩局部位置上產(chǎn)生的損傷，主要包括內(nèi)外部斷絲、局部形狀異常、銹蝕斑點(diǎn)等；2) 金屬截面積損失LMA（Loss of Metallic cross-sectional Area）指鋼絲繩的鋼絲由于疲勞磨損、腐蝕、擠壓等原因造成鋼絲金屬截面積減小，主要包括銹蝕、磨損、鋼絲繩繩徑縮細(xì)等。
LMA的變化直接體現(xiàn)了鋼絲繩所有鋼絲的破斷拉力總和的變化[1]，大部分的鋼絲繩檢測儀都可以檢測LMA。LF以斷絲為主，其定量指標(biāo)比較模糊。而且鋼絲繩是一種串聯(lián)的柔性部件，最薄弱的局部較短的一小段決定了整根鋼絲繩的破斷強(qiáng)度。在實(shí)際應(yīng)用中，經(jīng)常是由于斷絲、銹蝕等局部范圍內(nèi)的缺陷造成鋼絲繩的報(bào)廢。仔細(xì)分析LF本質(zhì)，LF可以視為沿鋼絲繩軸向長度較短的金屬截面損失，即局部LMA[2]。因此，本文以LF即局部LMA為目標(biāo)判斷鋼絲繩的安全狀況。
1 鋼絲繩局部金屬截面積損失的CMAC融合算法
目前，鋼絲繩無損檢測普遍采用電磁法檢測存在缺陷的鋼絲繩的漏磁通[3-4]。由于鋼絲繩信號(hào)較為復(fù)雜，而大多數(shù)檢測方法的數(shù)據(jù)處理是采用單傳感器信號(hào)進(jìn)行損傷識(shí)別，如文獻(xiàn)[5-6]的小波信號(hào)處理方法，文獻(xiàn)[7]的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式識(shí)別方法等，使得在實(shí)際應(yīng)用中地檢測和識(shí)別鋼絲繩損傷仍然具有較大困難。
局部缺陷LF會(huì)使鋼絲繩周圍形成高密度磁場，在檢測曲線上表現(xiàn)為波峰的出現(xiàn)。因此，建立漏磁信號(hào)和局部LMA之間的關(guān)系很有必要。而利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來建立這種關(guān)系更易實(shí)現(xiàn)。由于CMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種典型的局部逼近神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，具有速度快、精度高、算法簡單等特點(diǎn)，用它來分析各種局部缺陷的復(fù)雜波峰是一種較為有效的方法。
本文提出一種基于信息融合的鋼絲繩的局部金屬截面損失識(shí)別算法，利用信息融合的多維信息處理優(yōu)勢來提高鋼絲繩局部金屬面積損失識(shí)別的度。即：將鋼絲繩斷絲根數(shù)和斷間距總和作為CMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合模型的輸入，鋼絲繩局部金屬截面損失作為輸出，訓(xùn)練CMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，通過現(xiàn)場檢測到的數(shù)據(jù)和經(jīng)過訓(xùn)練的模型即可得出鋼絲繩的局部金屬截面損失。
1.1 基于CMAC信息融合的鋼絲繩局部金屬截面積損失識(shí)別算法
由于鋼絲繩工作環(huán)境惡劣且其局部缺陷信號(hào)比較復(fù)雜，為了較大限度的發(fā)揮CMAC的信息處理能力，本模型選取儀器測取的原始漏磁信號(hào)作為輸入，即：1）斷絲根數(shù)；2）斷口間距總和；選取對(duì)應(yīng)長度的局部金屬截面積損失作為輸出。不同的缺陷產(chǎn)生的漏磁信號(hào)差別很微小，因此若從漏磁信號(hào)中選取某些特征值作為輸入，將會(huì)丟失一些其他信息，另外還會(huì)增加計(jì)算環(huán)節(jié)。
圖1為CMAC信息融合的鋼絲繩局部金屬截面積損失識(shí)別模型。從檢測儀器測取的數(shù)據(jù)中，選取一定數(shù)量的樣本，將樣本的斷絲根數(shù)、斷口間距總和作為CMAC的輸入，訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。再將測取的全部數(shù)據(jù)輸入CMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，得到輸出結(jié)果。
1.2 CMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
CMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) [8-9]是模仿小腦功能的建成的一種局部逼近神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。具有算法簡單、學(xué)習(xí)速度快、局部泛化能力、神經(jīng)元的輸入輸出呈線性關(guān)系等特點(diǎn)。
CMAC結(jié)構(gòu)如圖2所示，圖中S表示輸入狀態(tài)空間，A表示存儲(chǔ)區(qū)，y為輸出響應(yīng)矢量。輸入空間的Si同時(shí)激活A(yù)中的NL個(gè)元素，使其取值為1，其余取值為0。NL反應(yīng)網(wǎng)絡(luò)泛化能力的大小，稱為泛化參數(shù)。一般來說，實(shí)際應(yīng)用中輸入向量的各分量來自不同的傳感器，其值多為模擬量，而A中的每個(gè)元素為二元變量。為使S空間中的點(diǎn)映射為A空間的離散點(diǎn)，必須先將模擬量Si量化，使其成為輸入狀態(tài)空間的離散點(diǎn)。
CMAC的基本思想如圖3所示：將學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)(知識(shí))存儲(chǔ)在交疊的存儲(chǔ)單元(記憶空間)中，其輸出為相應(yīng)激活單元數(shù)據(jù)的累加和[10]。算法的實(shí)現(xiàn)主要包括兩方面運(yùn)算：一是結(jié)果的計(jì)算輸出及誤差生成；二是權(quán)值的學(xué)習(xí)調(diào)整。
在結(jié)果輸出階段，A中NL個(gè)被激活單元的對(duì)應(yīng)權(quán)值的累加和即為網(wǎng)絡(luò)輸出 yi，即
（1）
其中，wj為第j個(gè)存儲(chǔ)單元的權(quán)值。
在權(quán)值調(diào)整階段，常規(guī)的CMAC算法將誤差平均分配到所有被激活的存儲(chǔ)單元中，其更新wj(t+1)的算法為：
（2）
其中，ys(t)表示第t個(gè)訓(xùn)練點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的期望輸出，α為學(xué)習(xí)常數(shù)，NL被激活的存儲(chǔ)單元的個(gè)數(shù)。
1.3 地址函數(shù)設(shè)計(jì)
對(duì)CMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存儲(chǔ)單元的激活規(guī)則，本文采用文獻(xiàn)[11]的方法：所需存儲(chǔ)單元的標(biāo)志通過地址函數(shù)產(chǎn)生。該方法十分簡便，且有效避免了數(shù)據(jù)碰撞的發(fā)生。
以三維CMAC為例[12]，設(shè)CMAC的級(jí)數(shù)為m，每級(jí)包含的塊數(shù)為nb，則每維的等分塊數(shù)等于m*(nb-1)+1。本例中，(m*(nb-1)+1)3狀態(tài)僅需N=m*nb3個(gè)存儲(chǔ)單元。考慮狀態(tài)s(x1,x2,x3) ，激活m個(gè)存儲(chǔ)單元，各激活存儲(chǔ)單元的地址函數(shù)為s(j), j=1,…,m，則s(j)=F(x1,x2,x3,j)，定義：
① If j=1, 則i=0, 其他i=m-j+1;
② ax=int((x1+i)/m);
③ ay=int((x2+i)/m);
④ az=int((x3+i)/m);
s(j)=F(x1,x2,x3,j)=ax+ay+az*nb2+(j-1)*nb3+1
2 仿真實(shí)例
為了驗(yàn)證所提算法的識(shí)別性，此處以文獻(xiàn)[13]的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，比較CMAC信息融合識(shí)別方法與實(shí)際測試結(jié)果的吻合程度。表1為利用MTC-B型鋼絲繩檢測儀測試的“斷絲數(shù)”、“斷絲間距總和”、 “LMA”的數(shù)值。訓(xùn)練樣本取自φ28鋼絲繩受力為2KN工況下的數(shù)據(jù)，鋼絲繩為6×19φ28交互捻W型鋼絲繩，鋼絲直徑為1.8mm，股距30mm，鋼絲繩的公稱截面積為289.55mm2。鋼絲繩經(jīng)過較長時(shí)間的彎曲疲勞試驗(yàn)，斷絲原因是彎曲斷絲，共29處斷絲，分布在不同的繩股上。每根斷絲根數(shù)最少1根，最多4根。
選取19個(gè)訓(xùn)練樣本，對(duì)應(yīng)表1的序號(hào)為：1，2，3，6，7，8，9，12，13， 15，16，19，20，24，25，26，27，28，29，每個(gè)樣本長度等于1個(gè)股距長。將所選樣本的斷絲根數(shù)與斷口間距總和作為CMAC的輸入，LMA作為輸出，訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
本例中，取級(jí)數(shù)m=4，每級(jí)包含nb=8塊，存儲(chǔ)單元總數(shù)為m*nb2=256。CMAC網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練完成后，用所建立的模型對(duì)儀器檢測數(shù)據(jù)進(jìn)行判別。
其中，表2為所選取19個(gè)訓(xùn)練樣本的CMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合輸出值與儀器測量值與的比較，表3為其他10個(gè)非訓(xùn)練樣本的網(wǎng)絡(luò)融合輸出值與儀器測量值的比較。
表2的數(shù)據(jù)表明，訓(xùn)練過的19個(gè)樣本CMAC融合輸出值與測量值一致。表3的數(shù)據(jù)表明，未訓(xùn)練過的10組數(shù)據(jù)中，其中4處CMAC融合輸出值非常，其他數(shù)據(jù)存在一定的誤差，誤差范圍在8.54%-62.15%。
選取較多的訓(xùn)練樣本可以解決鋼絲繩缺陷信號(hào)相容性、遍歷性較為復(fù)雜的問題，達(dá)到提高精度降低誤差的結(jié)果。進(jìn)行仿真證明，當(dāng)選取29個(gè)訓(xùn)練樣本時(shí)，全部樣本CMAC融合輸出值與測量值一致。
3 結(jié)束語
本文論述了CMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論基礎(chǔ)，討論了鋼絲繩缺陷的定量分析問題，提出了一種基于CMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鋼絲繩局部缺陷逼近方法，提高了鋼絲繩局部缺陷檢測的率。通過實(shí)例檢驗(yàn)了該方法的正確性和有效性。
數(shù)據(jù)處理方法論文:山區(qū)高填方機(jī)場沉降監(jiān)測數(shù)據(jù)處理方法探討
【摘要】通過恰當(dāng)?shù)姆椒ㄟM(jìn)行山區(qū)機(jī)場沉降監(jiān)測數(shù)據(jù)的處理來提高內(nèi)業(yè)工作的效率，從而也能在某種程度上有著加快機(jī)場建設(shè)進(jìn)程的作用。本文針對(duì)常用的幾種變形監(jiān)測數(shù)據(jù)處理方法進(jìn)行分析探討，其結(jié)果對(duì)山區(qū)高填方機(jī)場實(shí)際工程的應(yīng)用具有一定的借鑒意義。
【關(guān)鍵詞】高填方機(jī)場，沉降監(jiān)測，數(shù)據(jù)處理
0 引言
山區(qū)高填方機(jī)場建設(shè)區(qū)域地形地勢條件、水文地質(zhì)條件復(fù)雜，變形問題不可避免的存在。機(jī)場的變形輕則影響機(jī)場道面的功能性要求，嚴(yán)重的會(huì)導(dǎo)致機(jī)場道面結(jié)構(gòu)性損壞，威脅著乘客的人生安全。因此，對(duì)于山區(qū)高填方機(jī)場的建設(shè)不僅僅要求建設(shè)質(zhì)量，由于其建設(shè)環(huán)境的特殊性，需要對(duì)建設(shè)區(qū)域進(jìn)行實(shí)時(shí)變形監(jiān)測，通過對(duì)變形區(qū)域采集數(shù)據(jù)計(jì)算，及時(shí)分析變形體是否處于穩(wěn)定安全狀態(tài)。本文通過對(duì)常用變形監(jiān)測數(shù)據(jù)處理方法進(jìn)行總結(jié)，分析出適用于山區(qū)高填方機(jī)場沉降監(jiān)測數(shù)據(jù)處理的方法。
1 沉降監(jiān)測數(shù)據(jù)處理基本方法
傳統(tǒng)沉降監(jiān)測數(shù)據(jù)基本采用人工或者半人工計(jì)算的方式來進(jìn)行處理。而在諸如機(jī)場建設(shè)等一些較大型的沉降監(jiān)測項(xiàng)目中，數(shù)據(jù)處理多為自動(dòng)化方式，借助于一系列的大型數(shù)據(jù)處理軟件進(jìn)行自動(dòng)化處理計(jì)算，將計(jì)算結(jié)果自動(dòng)成圖，分析預(yù)測沉降趨勢，便于有效掌握變形體的沉降變形情況，及時(shí)解決變形問題。
以下對(duì)常用監(jiān)測網(wǎng)平差方法進(jìn)行總結(jié)和分析，選擇適于山區(qū)高填方機(jī)場變形監(jiān)測網(wǎng)數(shù)據(jù)處理的方法。
監(jiān)測網(wǎng)經(jīng)典平差
監(jiān)測網(wǎng)經(jīng)典平差是基于網(wǎng)中擁有足夠的穩(wěn)定點(diǎn)作為平差時(shí)的起算點(diǎn)，并以這些數(shù)據(jù)作為基準(zhǔn)，確定網(wǎng)中其余未知點(diǎn)的坐標(biāo)。此類監(jiān)測網(wǎng)由于其圖形復(fù)雜，且含有較多的多余觀測，常用間接平差法。
作為經(jīng)典網(wǎng)平差有如下兩個(gè)問題：
1、網(wǎng)中可能存在多個(gè)穩(wěn)定點(diǎn)，選擇不同的穩(wěn)定點(diǎn)作為起算點(diǎn)時(shí)，其平差結(jié)果肯定不同，選擇平差解就成為了需要重新考慮的問題。
2、對(duì)于變形網(wǎng)中的網(wǎng)點(diǎn)，一般很難預(yù)先確定出哪些點(diǎn)是不動(dòng)的，也就是說基準(zhǔn)的選擇較困難[3]。
秩虧自由網(wǎng)平差
所謂秩虧是指沒有足夠的起算數(shù)據(jù)，沒有固定的起算點(diǎn)。秩虧自由網(wǎng)可以不預(yù)先假定固定點(diǎn)，所有網(wǎng)點(diǎn)等同看待，即是將所有網(wǎng)點(diǎn)坐標(biāo)都視為帶定量，這時(shí)秩虧自由網(wǎng)平差可以結(jié)算出變形量，其核心是最終的平差結(jié)果和所選基準(zhǔn)（平差時(shí)的約束條件）無關(guān)。秩虧自由網(wǎng)平差與經(jīng)典平差一般情況下所求得的坐標(biāo)是不同的，但求得的單位權(quán)方差相同[1]。
采用秩虧自由網(wǎng)平差發(fā)現(xiàn)變形的能力比采用經(jīng)典平差強(qiáng)的多，因此其在目前變形監(jiān)測數(shù)據(jù)處理中顯得非常重要，尤其是針對(duì)區(qū)域變形監(jiān)測，非線性大地網(wǎng)秩虧平差的應(yīng)用較為廣泛。
自由網(wǎng)擬穩(wěn)平差
自由網(wǎng)擬穩(wěn)平差是由我國周文江教授于1980年針對(duì)變形觀測網(wǎng)中存在相對(duì)穩(wěn)定點(diǎn)情況而提出的一種合適解法。此平差法是以網(wǎng)中的相對(duì)穩(wěn)定點(diǎn)組的重心參考系作為網(wǎng)配置的基準(zhǔn)。自由網(wǎng)擬穩(wěn)平差的結(jié)果滿足最小二乘原則，其所求改正數(shù)與經(jīng)典平差和秩虧平差結(jié)果相同，但由于參考系的不同，測量值的平差結(jié)果及測量值協(xié)方差陣亦不同。
根據(jù)以上幾種數(shù)據(jù)處理基本方法的總結(jié)，針對(duì)山區(qū)高填方機(jī)場建設(shè)沉降變形監(jiān)測網(wǎng)的特點(diǎn)，由于有些沉降變形監(jiān)測點(diǎn)可能處于地質(zhì)條件不好，受力變化比較大的地方，各網(wǎng)點(diǎn)移動(dòng)的可能性不同。并且，在某些時(shí)候，對(duì)于沉降監(jiān)測網(wǎng)點(diǎn)的穩(wěn)定性并不能預(yù)先得知，而經(jīng)過數(shù)據(jù)處理后可以知道某些點(diǎn)的移動(dòng)情況[2]。以上所述均常見于山區(qū)高填方機(jī)場沉降監(jiān)測變形網(wǎng)數(shù)據(jù)處理中，如果采用經(jīng)典平差或秩虧自由網(wǎng)平差顯然都是不合理的，所以在機(jī)場沉降變形數(shù)據(jù)處理時(shí)優(yōu)先選擇自由網(wǎng)擬穩(wěn)平差方法較為適宜。
2 沉降變形預(yù)測基本方法
隨著技術(shù)的發(fā)展以及對(duì)工程質(zhì)量及建設(shè)安全的保障，不僅在對(duì)變形體進(jìn)行沉降監(jiān)測時(shí)所使用的儀器觀測精度要求提高，數(shù)據(jù)處理成果的性及對(duì)后期變形情況預(yù)測的有效性要求也隨之提高。一般沉降變形預(yù)測的做法是根據(jù)已有相關(guān)變形監(jiān)測數(shù)據(jù)，采用數(shù)學(xué)模型來逼近、模擬和揭示變形體的變形規(guī)律和動(dòng)態(tài)特征，為工程設(shè)計(jì)和災(zāi)害防治提供一定的科學(xué)依據(jù)，現(xiàn)將幾種常用沉降預(yù)測方法總結(jié)如下：
回歸分析法：
隨著對(duì)變形體沉降變形進(jìn)行多期觀測，獲得大量的觀測數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)由于其包含著變形體本身發(fā)生、發(fā)展的變形規(guī)律以及外界環(huán)境對(duì)變形的作用因素。我們需要從獲取的數(shù)據(jù)中，通過數(shù)據(jù)處理的方法得到變形體變形的定量規(guī)律或者與外界影響因素之間的定量關(guān)系。
采用回歸分析的方法可以將對(duì)數(shù)據(jù)的認(rèn)識(shí)提升到定量的層面，該方法屬于研究變量之間相關(guān)關(guān)系的統(tǒng)計(jì)方法，適合于變形體與其他因素相關(guān)的變形預(yù)測，以大量監(jiān)測數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，找出變量之間的內(nèi)部規(guī)律，即統(tǒng)計(jì)上的回歸關(guān)系[4]。
時(shí)間序列分析法：
相對(duì)于回歸分析法，時(shí)間序列分析法可以應(yīng)用于監(jiān)測數(shù)據(jù)是統(tǒng)計(jì)相關(guān)的情況，因?yàn)闊o論是按時(shí)間序列排列的觀測數(shù)據(jù)還是按空間位置順序排列的觀測數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)之間都或多或少的存在著統(tǒng)計(jì)自相關(guān)的現(xiàn)象。
時(shí)間序列分析法是一種動(dòng)態(tài)的數(shù)據(jù)處理方法，分析觀測資料考慮到時(shí)間順序時(shí)，由于觀測值的非獨(dú)立性，未來觀測值可由已有的觀測數(shù)據(jù)預(yù)測得到，可利用觀測值之間的自相關(guān)性建立相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型來描述變形體的動(dòng)態(tài)變形特征[1]。
灰色系統(tǒng)預(yù)測法
針對(duì)短數(shù)據(jù)序列而言，由于其具有變形信息量少、規(guī)律性不強(qiáng)等特點(diǎn)，使得諸如回歸分析預(yù)測等方法存在較大的預(yù)測難度。
對(duì)此，由我國鄧聚龍教授提出的灰色系統(tǒng)理論衍生的預(yù)測方法，對(duì)變形監(jiān)測的短數(shù)據(jù)序列建模方面有一定的優(yōu)越性，使用數(shù)據(jù)生成的方法，將原本雜亂的原始數(shù)據(jù)整理成規(guī)律性強(qiáng)的生成數(shù)列，即從原始數(shù)據(jù)中去發(fā)現(xiàn)、尋找數(shù)據(jù)潛藏的內(nèi)在規(guī)律，然后對(duì)生成數(shù)列再做研究[5]。
模糊人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法：
針對(duì)傳統(tǒng)方法中處理非線性問題時(shí)采用分段線性化的方法這一缺陷，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在處理非線性問題上，具有一定的優(yōu)越性，為非線性系統(tǒng)建模、識(shí)別和預(yù)測提供了一個(gè)有效的解決途徑。其基本思想是先用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立變形影響參數(shù)與變形之間的非線性關(guān)系，再將待測點(diǎn)的實(shí)測影響變形的參數(shù)輸入到已建好的網(wǎng)絡(luò)中，即可預(yù)測變形量。
根據(jù)以上對(duì)幾種預(yù)測方法的總結(jié)分析，結(jié)合山區(qū)高填方機(jī)場沉降監(jiān)測的特點(diǎn)，綜合考慮沉降變形所受內(nèi)部因素較多，而回歸分析法主要針對(duì)變形由外部因素引起的變形預(yù)測分析。時(shí)間序列常常受到長期趨勢、周期波動(dòng)及不規(guī)則變動(dòng)等影響，且其只注重監(jiān)測數(shù)據(jù)的擬合，不注重變形數(shù)據(jù)變化規(guī)律的發(fā)現(xiàn)，所以對(duì)山區(qū)高填方機(jī)場沉降進(jìn)行預(yù)測選用這兩種方法都不是很適宜。灰色系統(tǒng)預(yù)測法與模糊人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法的結(jié)合使用比較適合于山區(qū)高填方機(jī)場沉降變形監(jiān)測數(shù)據(jù)處理，在沉降監(jiān)測初期，由于獲取的監(jiān)測數(shù)據(jù)有限，使用灰色系統(tǒng)預(yù)測法進(jìn)行數(shù)據(jù)生成，一方面進(jìn)行初步沉降預(yù)測，另一方面后期監(jiān)測數(shù)據(jù)也能驗(yàn)證其正確性。在沉降監(jiān)測的中后期，考慮到變形是變形體受多種內(nèi)、外部因素共同作用的結(jié)果，其監(jiān)測數(shù)據(jù)往往具有復(fù)雜的非線性特征，因此選擇人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法來對(duì)變形體直接建模具有較好的預(yù)測效果。
3 總結(jié)
本文針對(duì)沉降變形監(jiān)測數(shù)據(jù)處理基本方法及其預(yù)測方法的總結(jié)分析，提出適用于山區(qū)高填方機(jī)場數(shù)據(jù)處理和預(yù)測的方法，由于目前只在于理論層面的探討，后期還需要根據(jù)已有數(shù)據(jù)對(duì)所選擇處理方法進(jìn)行實(shí)踐應(yīng)用，才能驗(yàn)證其可行性。
數(shù)據(jù)處理方法論文:航測數(shù)據(jù)處理中的空間插值方法比較
【摘要】隨著航測數(shù)據(jù)處理要求的不斷提高，研究其中的空間插值方法比較有著關(guān)鍵價(jià)值。本文首先對(duì)航測數(shù)據(jù)處理相關(guān)內(nèi)容做了概述，分析了插值流程及插值檢驗(yàn)，并結(jié)合相關(guān)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，從多方面就空間插值方法的比較進(jìn)行了研究，提出了個(gè)人觀點(diǎn)。
【關(guān)鍵詞】航測數(shù)據(jù)；處理；空間插值方法；比較
一、前言
作為航測數(shù)據(jù)處理中的重要工作，其中空間插值方法的比較在近期得到了有關(guān)廣泛關(guān)注。該項(xiàng)課題的研究，將會(huì)更好地提升空間插值方法的應(yīng)用實(shí)踐水平，從而有效優(yōu)化航測數(shù)據(jù)處理工作的整體效果。本文從概述相關(guān)內(nèi)容著手本課題的研究。
二、概述
本文研究數(shù)字高程模型的內(nèi)插方法，并不是要去研究出新的更適合的內(nèi)插算法，也不是說明如何探索待插值數(shù)據(jù)的各種特征以更好的進(jìn)行內(nèi)插，也不單單是分析更適用于某一個(gè)區(qū)域數(shù)據(jù)的內(nèi)插模型，而是通過同一種插值方法對(duì)不同采樣數(shù)據(jù)的插值以及同一個(gè)采樣數(shù)據(jù)使用不同的插值方法進(jìn)行插值，對(duì)其結(jié)果進(jìn)行分析比較，得出各種插值方法在不同環(huán)境下的精度以及其適應(yīng)性。
從本質(zhì)上說，插值問題，包括數(shù)字高程模型內(nèi)插，是人們利用已知信息的規(guī)律所做出的對(duì)未知數(shù)據(jù)的一種猜測。這種猜測并不可能與真實(shí)情況一致，肯定存在一定的誤差偏移。既然誤差是不可避免的，那該如何在生產(chǎn)中減少這種誤差？能否根據(jù)已知的數(shù)據(jù)情況選擇出一種適合該插值領(lǐng)域的內(nèi)插方法？各種內(nèi)插模型的插值結(jié)果又有多大的區(qū)別？同一種內(nèi)插模型在不同采樣數(shù)據(jù)情況下，插值結(jié)果又會(huì)如何？本論文在對(duì)數(shù)字高程模型內(nèi)插問題中各種內(nèi)插方法的精度與適應(yīng)性的對(duì)比，因此文中會(huì)通過自編程序運(yùn)算大量的采樣數(shù)據(jù)，用幾種插值方法對(duì)同一組數(shù)據(jù)進(jìn)行插值和對(duì)不同采樣間隔的數(shù)據(jù)進(jìn)行插值，還會(huì)對(duì)兩種地形的采樣數(shù)據(jù)使用不同插值方法進(jìn)行插值，然后將它們的插值結(jié)果進(jìn)行對(duì)比和分析，得出有意義的結(jié)論。
三、航測數(shù)據(jù)生產(chǎn)流程及關(guān)鍵技術(shù)
1.資料準(zhǔn)備
航攝資料如航攝底片、控制點(diǎn)資料、相關(guān)的地形圖、航攝機(jī)鑒定表、航攝驗(yàn)收?qǐng)?bào)告等應(yīng)收集齊全；對(duì)影像質(zhì)量、飛行質(zhì)量和控制點(diǎn)質(zhì)量應(yīng)進(jìn)行分析，檢查航攝儀參數(shù)是否完整等。
2.影像掃描
根據(jù)航攝底片的具體情況，設(shè)置與調(diào)整掃描參數(shù)，使反差適中、色調(diào)飽滿、框標(biāo)清晰，灰度直方圖基本呈正態(tài)分布，掃描范圍應(yīng)在保障影像完整（包括框標(biāo)影像）的前提下盡可能地小，以減少數(shù)據(jù)量。影像掃描分辨率根據(jù)下面公式確定：影像掃描分辨率R=地面分辨率/航攝比例尺分母。
3.定向建模
自動(dòng)搜尋框標(biāo)點(diǎn)，放大切準(zhǔn)框標(biāo)點(diǎn)進(jìn)行內(nèi)定向，對(duì)定向可由計(jì)算機(jī)自動(dòng)完成，人機(jī)交互完成定向如不符合要求，需重新定向，直至符合限差要求。檢查定向精度，需滿足要求；相，完成定向后需檢查坐標(biāo)殘差。
4.數(shù)據(jù)采集
（一）立測判讀采集，需嚴(yán)格切準(zhǔn)目標(biāo)點(diǎn)，要求按中心點(diǎn)、中心線采集的要素，其位置必須，點(diǎn)狀要素采集其定位點(diǎn)，線狀要素上點(diǎn)的密度以幾何形狀不失真為原則，密度應(yīng)隨著曲率的增大而增加。每個(gè)像對(duì)的數(shù)據(jù)必須接邊，自動(dòng)生成的匹配點(diǎn)、等視差曲線或大格網(wǎng)點(diǎn)、內(nèi)插的小格網(wǎng)點(diǎn)均需漫游檢查，保障其性，為提高DEM精度，需人工加測地形特征點(diǎn)、線和水域等邊界線。
（二）采集的數(shù)據(jù)應(yīng)分層，進(jìn)行圖形和屬性編輯，矢量數(shù)據(jù)線條要光滑，關(guān)系合理，拓?fù)潢P(guān)系正確，屬性項(xiàng)、屬性值正確；利用DEM數(shù)據(jù)，采用微分糾正法對(duì)影像重采樣獲得DOM數(shù)據(jù)。
（三）DEM和DOM數(shù)據(jù)需進(jìn)行單模型數(shù)據(jù)拼接，檢查拼接處接邊差是否符合要求。
5.元數(shù)據(jù)制作
可由相應(yīng)的專業(yè)軟件進(jìn)行計(jì)算輸入各屬性項(xiàng)中，無法自動(dòng)輸入的內(nèi)容由人工輸入
四、插值流程及插值檢驗(yàn)
實(shí)驗(yàn)采用的插值流程為：及時(shí)步先從研究區(qū)域30948個(gè)樣本點(diǎn)中隨機(jī)選取30%（9285個(gè)）樣本點(diǎn)作為誤差檢驗(yàn)點(diǎn)（先假設(shè)誤差檢驗(yàn)點(diǎn)的值未知），對(duì)剩下70%（20663個(gè)）樣本點(diǎn)進(jìn)行插值，每種插值方法都采用遍歷法，逐個(gè)調(diào)整參數(shù)進(jìn)行插值計(jì)算得出插值預(yù)測值，并利用30%樣本點(diǎn)與所得到的預(yù)測值進(jìn)行驗(yàn)證，得出各插值統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果；第二步選取每一種插值模型的參數(shù)設(shè)置；最終將所有插值方法的結(jié)果組合進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)與分析，通過采用驗(yàn)證方法及插值分析，從中選擇的插值方法。
插值檢驗(yàn)的方法主要有交叉驗(yàn)證和驗(yàn)證方法，即預(yù)留一個(gè)或多個(gè)數(shù)據(jù)樣點(diǎn)，然后對(duì)該數(shù)據(jù)點(diǎn)做出預(yù)測，然后計(jì)算所有估計(jì)值與實(shí)測值的誤差，以此來判斷估值方法的優(yōu)劣。交叉驗(yàn)證首先使用全部數(shù)據(jù)評(píng)價(jià)自相關(guān)模型，然后逐一刪除每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，并預(yù)測該點(diǎn)的值。驗(yàn)證方法首先刪除部分?jǐn)?shù)據(jù)（稱作檢測數(shù)據(jù)集），然后使用剩余的數(shù)據(jù)（稱作訓(xùn)練數(shù)據(jù)集）研究趨勢及預(yù)測的自相關(guān)模型。
五、對(duì)空間插值方法比較的幾點(diǎn)思考
1.雙線性插值法
在地形平坦的地區(qū)，該方法能夠得到不錯(cuò)的插值結(jié)果，但是在地形起伏變化大的地區(qū)，由于該方法僅采用4個(gè)格網(wǎng)點(diǎn)來進(jìn)行計(jì)算，所以會(huì)存在忽略了格網(wǎng)內(nèi)部地形的突變這一種特殊情況。
2.反距離加權(quán)插值法
該方法在復(fù)雜地形的插值精度要遠(yuǎn)遠(yuǎn)不如在平坦區(qū)域時(shí)的插值精度。反距離加權(quán)法一般不會(huì)直接運(yùn)用在內(nèi)插運(yùn)算上，往往是用來定權(quán)去求解復(fù)雜的方程組。
3.二次曲面法與三次曲面法
在丘陵和山地地區(qū)，使用二次曲面移動(dòng)面擬合插值法和三次曲面移動(dòng)面擬合插值法是好的，二者之間不相伯仲，鑒于偶然誤差和選取參與運(yùn)算的采樣點(diǎn)個(gè)數(shù)不同，雖然表中二次曲面法的插值結(jié)果中誤差比三次曲面法的要小，但實(shí)際上三次曲面更能體現(xiàn)出復(fù)雜地區(qū)的地形特征。
在經(jīng)過上面的理論基礎(chǔ)研究和實(shí)驗(yàn)，本人還得出了如下的理解：
（一）從反距離加權(quán)插值法的性質(zhì)可以看出，空間上距離越靠近的點(diǎn)，它們之間的相關(guān)性就越大，而距離越遠(yuǎn)的點(diǎn)，它們之間的相關(guān)性就無限趨近于零，這是空間數(shù)據(jù)插值的理論假設(shè)基礎(chǔ)，正因?yàn)槿绱耍判纬闪烁魇礁鳂拥牟逯邓惴ā?
（二）一般情況下，采樣點(diǎn)數(shù)量越多，那么插值結(jié)果就越。可是當(dāng)其達(dá)到一個(gè)界限值時(shí)，采樣點(diǎn)數(shù)量對(duì)插值精度的提升效果會(huì)大大減少，并且會(huì)加大計(jì)算量和采樣數(shù)據(jù)的容量，為操作人員處理數(shù)據(jù)帶來了一定的困難。所以一般參與運(yùn)算的采樣點(diǎn)數(shù)量為解算某插值算法參數(shù)所必要的點(diǎn)數(shù)的1～2倍。
（三）在選擇采樣點(diǎn)時(shí)，在點(diǎn)間距離不大的情況下，應(yīng)該優(yōu)先選擇分布均勻的采樣點(diǎn)，而不是盲目地選擇距離插值點(diǎn)最近的采樣點(diǎn)。這樣才能提高插值結(jié)果的精度，否則會(huì)難以反映待插點(diǎn)在整個(gè)區(qū)域的空間分布特征或者使插值結(jié)果產(chǎn)生嚴(yán)重的錯(cuò)誤。
（四）在如今的數(shù)字高程模型內(nèi)插研究中，并不存在一種能適應(yīng)任何情況的“好”的插值方法，每一種插值方法都有它適用的范圍。上述數(shù)據(jù)也只能體現(xiàn)出這些內(nèi)插算法對(duì)于該地表區(qū)域的插值結(jié)果精度，并不能代表不同的地表都能得出上述一模一樣的結(jié)論。如何選擇當(dāng)前插值區(qū)域中好的插值算法，就要依靠操作人員的實(shí)際經(jīng)驗(yàn)，針對(duì)插值區(qū)域的特征，以及通過大量的實(shí)驗(yàn)對(duì)比，才能找到的算法。
六、結(jié)束語
通過對(duì)航測數(shù)據(jù)處理中空間插值方法比較的相關(guān)研究，我們可以發(fā)現(xiàn)，該項(xiàng)工作的順利開展，有賴于對(duì)其多項(xiàng)影響環(huán)節(jié)與因素的充分掌控，有關(guān)人員應(yīng)該從航測數(shù)據(jù)處理的客觀實(shí)際要求出發(fā)，研究制定最為符合實(shí)際的空間插值方法應(yīng)用方案。
數(shù)據(jù)處理方法論文:誤差分析與數(shù)據(jù)處理課程教學(xué)方法探索
摘 要 “誤差分析與數(shù)據(jù)處理”課程是目前大多數(shù)工科院校都開設(shè)的一門測量基礎(chǔ)課 ，本文針對(duì)“誤差分析與數(shù)據(jù)處理” 課程的特點(diǎn)及教學(xué)經(jīng)驗(yàn)，分析了以往教學(xué)中存在的問題，有針對(duì)性地提出了相應(yīng)的教改措施，并在教學(xué)實(shí)踐中取得了良好的效果。
關(guān)鍵詞 誤差分析與數(shù)據(jù)處理 教學(xué)改革 教學(xué)方法
“科學(xué)始于測量”，但是由于實(shí)驗(yàn)方法和實(shí)驗(yàn)設(shè)備的不完善，周圍環(huán)境的影響，以及受到人們認(rèn)識(shí)能力的限制，測量所得數(shù)據(jù)和被測量真值之間，不可避免地存在差異，這在數(shù)值上即表現(xiàn)為誤差。在人類認(rèn)識(shí)自然改造自然的過程中，測量無處不在，所以，誤差也隨之存在于每一次的測量過程中。雖然隨著科技發(fā)展，可以將誤差控制得越來越小，但是終究不能消除誤差。為了充分認(rèn)識(shí)和減小或者消除誤差，國內(nèi)的工科院校大部分儀器儀表類學(xué)科普遍開設(shè)了關(guān)于誤差分析與數(shù)據(jù)處理的課程，雖然課程名稱略有不同，但旨在培養(yǎng)對(duì)測試系統(tǒng)存在的誤差具有一定分析處理能力的工程技術(shù)人員。
誤差分析與數(shù)據(jù)處理課程是我校測控技術(shù)與儀器專業(yè)的一門專業(yè)基礎(chǔ)課。本文針對(duì)測控技術(shù)未來幾年的發(fā)展趨勢和人才培養(yǎng)目標(biāo)，結(jié)合目前誤差分析與數(shù)據(jù)處理課程的特點(diǎn)及教學(xué)情況，對(duì)該門課程的教學(xué)方法進(jìn)行了分析研究。
1 課程特點(diǎn)
誤差分析與數(shù)據(jù)處理是一門以數(shù)學(xué)為基礎(chǔ)的課程，以高等數(shù)學(xué)、概率論以及線性代數(shù)等數(shù)學(xué)課程作為先修課程，所學(xué)內(nèi)容是傳感器原理及測試?yán)碚撆c技術(shù)等課程實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)處理的基礎(chǔ)，并且也是將來工程測量過程中必須掌握的數(shù)據(jù)處理理論之一。該課程講授各種物理量的靜態(tài)測量和動(dòng)態(tài)測量的誤差分析與數(shù)據(jù)處理方法。通過該課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)生掌握測試數(shù)據(jù)的分析與處理方法，獲得最接近真值的測量結(jié)果，結(jié)合測量實(shí)際，能夠選擇合理有效的測量儀器，并制定科學(xué)的測量方案。
2 教學(xué)現(xiàn)狀及存在的問題
2.1 理論與實(shí)踐脫節(jié)
由于誤差分析與數(shù)據(jù)處理課程涉及到很多數(shù)學(xué)知識(shí)，并且大部分的相關(guān)教材都是理論的，在實(shí)際應(yīng)用方面偏弱，在教學(xué)中很多同學(xué)誤以為這是一門數(shù)學(xué)課，而忘了理論學(xué)習(xí)的初衷是對(duì)測量系統(tǒng)的誤差進(jìn)行處理。由于實(shí)踐環(huán)節(jié)的缺失，對(duì)誤差來源的分析也只停留在理論上。這些理論和實(shí)踐的脫節(jié)導(dǎo)致學(xué)生不知道如何學(xué)習(xí)這門課，學(xué)了有什么用，從而導(dǎo)致學(xué)習(xí)興趣的缺失，教學(xué)效果不理想。
2.2 教學(xué)方法需改進(jìn)
目前，數(shù)據(jù)誤差分析與數(shù)據(jù)處理課程的教學(xué)方法還停留在傳統(tǒng)的課堂“填鴨式”教學(xué)模式中。對(duì)于這樣一門理論性、實(shí)踐性和邏輯性都很強(qiáng)的課程，簡單的多媒體一頁一頁講授的方式，在學(xué)生的腦海里很難留下深刻的印象。同時(shí)，大量的數(shù)據(jù)處理工作都是通過手算的方式，沒有與專業(yè)的計(jì)算軟件之間建立聯(lián)系，導(dǎo)致學(xué)生對(duì)如何運(yùn)用所學(xué)方法對(duì)批量數(shù)據(jù)進(jìn)行處理產(chǎn)生了困惑，影響了學(xué)生的學(xué)習(xí)熱情。
3 教學(xué)改革措施
在教學(xué)改革過程中，要強(qiáng)調(diào)的是誤差分析與數(shù)據(jù)處理的過程不是一個(gè)簡單的對(duì)測量數(shù)據(jù)處理的過程，而是對(duì)測量過程的分析與掌握。
3.1 改革教學(xué)內(nèi)容
一方面，加強(qiáng)教學(xué)內(nèi)容的整合，使基本原理學(xué)習(xí)更具條理性。首先，經(jīng)過對(duì)測量過程的分析，明確測量數(shù)據(jù)中的誤差類型。其次，根據(jù)誤差類型和分布的不同，選取不同的處理方法。，按照誤差性質(zhì)不同，對(duì)粗大誤差進(jìn)行剔除，確定系統(tǒng)誤差大小并進(jìn)行補(bǔ)償，對(duì)隨機(jī)誤差進(jìn)行界限的估計(jì)。由于實(shí)際測量過程中誤差性質(zhì)界面不是十分明顯，會(huì)有系統(tǒng)誤差和隨機(jī)誤差的相互轉(zhuǎn)化。因此，必須對(duì)測量的各個(gè)環(huán)節(jié)進(jìn)行的分析，包括測量環(huán)境、所使用的儀器狀況、測量方法是否得當(dāng)?shù)鹊龋瑥亩拍苓x擇合適的數(shù)據(jù)處理方法，做到對(duì)測量誤差客觀、合理、的估計(jì)。
其次，以教材為基礎(chǔ)，以測量設(shè)計(jì)為根本，擴(kuò)展教學(xué)內(nèi)容。大部分的誤差分析與處理教材只強(qiáng)調(diào)測量后數(shù)據(jù)列的處理原理，并沒有對(duì)測量過程進(jìn)行任何分析。實(shí)際的誤差分析與處理過程并不是一個(gè)針對(duì)測量數(shù)據(jù)列的計(jì)算過程，而是針對(duì)測量過程中的任何可能出現(xiàn)的誤差估計(jì)與綜合。所以，在教學(xué)過程中一定要給學(xué)生明確這一觀點(diǎn)，要對(duì)測量過程有深刻的認(rèn)識(shí)。同時(shí)結(jié)合測控專業(yè)的特點(diǎn)，任何一個(gè)測量過程都離不開傳感器、信號(hào)處理以及數(shù)據(jù)采集，可以從這三個(gè)方面分析誤差的來源。
，引入科學(xué)計(jì)算軟件，將理論推導(dǎo)轉(zhuǎn)化為測量精度的實(shí)際計(jì)算。在教學(xué)過程中，無論是靜態(tài)數(shù)據(jù)誤差處理還是動(dòng)態(tài)誤差分析，都需要根據(jù)理論進(jìn)行大量的數(shù)據(jù)計(jì)算，耗時(shí)耗力。在教學(xué)過程中將數(shù)據(jù)處理方法演示給學(xué)生，直觀地讓學(xué)生知道如何對(duì)實(shí)際測量的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。Matlab軟件的計(jì)算功能涵蓋了誤差分析中所有的數(shù)據(jù)處理要求。同時(shí)，還可以用Matlab中的GUI進(jìn)行圖形可視化界面設(shè)計(jì)，將對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理的設(shè)計(jì)在可視化窗口中，導(dǎo)入數(shù)據(jù)分析即可從窗口中獲得誤差信息。如圖1所示為電壓-電流測量實(shí)驗(yàn)的誤差分析與數(shù)據(jù)處理GUI界面。
圖1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)誤差分析GUI界面
3.2 改革教學(xué)方法
將傳統(tǒng)教學(xué)的板書與現(xiàn)代教學(xué)的多媒體相結(jié)合。教學(xué)過程中，原理的推導(dǎo)過程晦澀繁瑣，都寫在板書上占用了大量的教學(xué)時(shí)間，可以直接做成多媒體形式，增加適當(dāng)?shù)姆庞硠?dòng)畫效果，既吸引了學(xué)生的注意力，又節(jié)約了有限的教學(xué)時(shí)間。但是，的多媒體教學(xué)會(huì)讓學(xué)生感覺一頁一頁的多媒體課件翻過去后，一節(jié)課的主要知識(shí)點(diǎn)不明確，沒有深刻的印象。所以，將教學(xué)過程中的主要結(jié)論及知識(shí)點(diǎn)，或者數(shù)據(jù)處理過程以板書的形式寫出來，加深同學(xué)對(duì)這部分知識(shí)的印象，有效避免了的多媒體教學(xué)給學(xué)生帶來的空洞感。教師要合理安排多媒體與板書內(nèi)容，做到二者銜接，引起學(xué)生對(duì)誤差分析與數(shù)據(jù)處理課程的學(xué)習(xí)興趣。
采用啟發(fā)式教學(xué)，引導(dǎo)學(xué)生思考。老子說“授人以魚，不如授之以漁”，大學(xué)教學(xué)過程中一定要引導(dǎo)學(xué)生思考，讓學(xué)生在學(xué)習(xí)專業(yè)理論同時(shí)，學(xué)會(huì)學(xué)習(xí)。在合理利用了板書和多媒體講解的同時(shí)，引導(dǎo)學(xué)生思考，使學(xué)生的疑問在教學(xué)過程中得以解決，引發(fā)聽課興趣。
將理論與實(shí)踐聯(lián)系起來，學(xué)以致用。誤差分析與數(shù)據(jù)處理教材上的內(nèi)容偏向于對(duì)測量數(shù)據(jù)進(jìn)行誤差計(jì)算處理，基本的模式是“分析測試誤差（誤差分類）――誤差處理方法（針對(duì)不同性質(zhì)誤差選擇不同的處理方法）――誤差計(jì)算與精度估計(jì)”。但是，在實(shí)際應(yīng)用過程中，誤差分析與處理是針對(duì)測量系統(tǒng)的分析，是在給定測量系統(tǒng)精度要求前提下，選擇所需要的測量儀器，組成測試系統(tǒng)，然后根據(jù)測量的實(shí)際條件及測量過程中可能產(chǎn)生誤差的因素分析，綜合評(píng)定可能產(chǎn)生的誤差大小的過程。通過分析得到的誤差大小看是否在給定精度允許范圍內(nèi)，如果滿足要求則根據(jù)所選儀器確定最終的測試系統(tǒng)及測量方案;否則，繼續(xù)重復(fù)儀器選型及測量實(shí)際分析過程，從而確定的測量系統(tǒng)。確定了測量系統(tǒng)及測量方案后，對(duì)被測量進(jìn)行測量，進(jìn)而計(jì)算在具體實(shí)際測量過程中的誤差大小，給測量結(jié)果客觀的精度估計(jì)。因此，可以在教學(xué)過程中，與傳感器實(shí)驗(yàn)課程相結(jié)合，給定精度要求，利用實(shí)驗(yàn)室的教學(xué)資源，讓學(xué)生自己設(shè)計(jì)測量系統(tǒng)及測量方案，分析測量過程中產(chǎn)生的誤差，通過不同的測量儀器和測量方法的對(duì)比，確定測量方案，以達(dá)到學(xué)以致用的目的。
3.3 完善考核方式
在對(duì)知識(shí)掌握情況考試時(shí)，主要進(jìn)行兩方面的考核，一是通過試卷考核學(xué)生對(duì)基礎(chǔ)理論的掌握情況。要求題目靈活，注重原理結(jié)論的靈活應(yīng)用，盡量避免繁雜的理論推導(dǎo)。二是適當(dāng)增加實(shí)踐環(huán)節(jié)的考核比重。通過安排測量方案設(shè)計(jì)作業(yè)，使學(xué)生在掌握理論的同時(shí)，應(yīng)用于實(shí)驗(yàn)測量分析當(dāng)中，通過軟件對(duì)測量數(shù)據(jù)進(jìn)行誤差分析處理，將理論與實(shí)踐結(jié)合起來。
4 結(jié)論
誤差分析與數(shù)據(jù)處理是一門理論性和實(shí)踐性很強(qiáng)的課程，是測控技術(shù)與儀器專業(yè)學(xué)生必須掌握的專業(yè)基礎(chǔ)知識(shí)，是從事測量工作的基礎(chǔ)。筆者在過去的教學(xué)過程中不斷地積累經(jīng)驗(yàn)，也不斷地探索著有效的教學(xué)改革方法以提高教學(xué)質(zhì)量。同時(shí)不斷地整合豐富教學(xué)內(nèi)容，合理安排教學(xué)學(xué)時(shí)，在有限的教學(xué)時(shí)間兼顧傳統(tǒng)教學(xué)和學(xué)生討論，將科技前沿融入教學(xué)，豐富學(xué)生的專業(yè)知識(shí)。希望通過不斷的改革與創(chuàng)新，提高學(xué)生對(duì)誤差分析與數(shù)據(jù)處理課程的學(xué)習(xí)主動(dòng)性和應(yīng)用能力。
數(shù)據(jù)處理方法論文:帶常值偏差的機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤數(shù)據(jù)處理方法
摘 要：機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤中的系統(tǒng)誤差是影響跟蹤精度的關(guān)鍵因素之一。為了抑制系統(tǒng)誤差帶來的影響，本文提出了基于UKF的常值偏差估計(jì)的機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤處理方法，通過對(duì)狀態(tài)變量的擴(kuò)維處理，不僅能有效抑制動(dòng)力學(xué)模型非線性和觀測模型非線性帶來的模型誤差，還能對(duì)觀測模型中產(chǎn)生的系統(tǒng)誤差進(jìn)行估計(jì)，從而提高機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤精度。仿真實(shí)驗(yàn)表明，在測距和測速跟蹤模式下，測距系統(tǒng)誤差能有效估計(jì)出來，常值偏差不會(huì)對(duì)跟蹤精度產(chǎn)生影響。
關(guān)鍵詞：機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤 UKF 常值偏差
目標(biāo)跟蹤是根據(jù)測控設(shè)備對(duì)目標(biāo)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的測量信息，實(shí)時(shí)快速確定目標(biāo)運(yùn)行軌跡的過程。目標(biāo)跟蹤的應(yīng)用領(lǐng)域非常廣泛，例如：機(jī)場進(jìn)出場飛機(jī)的檢測、機(jī)動(dòng)車輛的跟蹤預(yù)測、非人工接觸的目標(biāo)軌跡測量等。機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤技術(shù)涉及到三個(gè)因素：一是目標(biāo)的狀態(tài)模型，用于表征目標(biāo)的動(dòng)力學(xué)特征；二是目標(biāo)的觀測模型，用于表征目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)現(xiàn)實(shí)；三是估計(jì)算法，使得運(yùn)動(dòng)軌跡在某種準(zhǔn)則下達(dá)到。在現(xiàn)實(shí)應(yīng)用中，目標(biāo)觀測模型是最能直接影響跟蹤精度的關(guān)鍵因素。為了抑制系統(tǒng)誤差的影響，最常用的方法有兩種：一是通過設(shè)備標(biāo)校，從硬件上校準(zhǔn)誤差；二是通過數(shù)學(xué)手段，估計(jì)和補(bǔ)償系統(tǒng)誤差。較及時(shí)種方式而言，數(shù)學(xué)估計(jì)方法簡單、費(fèi)用低廉，本文采用及時(shí)種方法進(jìn)行系統(tǒng)誤差補(bǔ)償計(jì)算。同時(shí)，為了抑制機(jī)動(dòng)目標(biāo)的非線性模型效應(yīng)，本文采用UKF方法對(duì)非線性問題進(jìn)行求解。和傳統(tǒng)擴(kuò)展卡爾曼濾波而言，該方法不需要求解雅克比矩陣，可以模塊化處理，易于工程實(shí)現(xiàn)。為此，本文設(shè)計(jì)了擴(kuò)展維度的UKF機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤預(yù)測方法，不僅能有效抑制非線性狀態(tài)模型引起的截?cái)嗾`差，還可以估計(jì)觀測模型中的系統(tǒng)誤差。算法簡單，能模塊化處理，該方法可為機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤提供新的思路。
1 狀態(tài)模型和跟蹤模型
機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤狀態(tài)模型可寫為如下形式：.
其中，為目標(biāo)的狀態(tài)向量；為目標(biāo)狀態(tài)模型噪聲；為目標(biāo)運(yùn)動(dòng)的狀態(tài)方程，當(dāng)目標(biāo)動(dòng)力學(xué)方程明確時(shí)，該方程表示微分方程；當(dāng)目標(biāo)動(dòng)力學(xué)方程不明確時(shí)，該方程可以用數(shù)學(xué)擬合方程表示。
機(jī)動(dòng)目標(biāo)測量模型可以表示為如下形式：.
其中，為傳感器跟蹤模型，用來表示跟蹤數(shù)據(jù)和目標(biāo)狀態(tài)的關(guān)系表達(dá)式。本文假設(shè)是距離和速度跟蹤。W是與跟蹤模型相關(guān)的其他參數(shù)，如測站信息、測量大氣信息等。
2 非線性濾波的UKF跟蹤算法
2.1 UT變換
UKF方法是遞歸式Bayes估計(jì)方法，其核心和基礎(chǔ)是計(jì)算非線性傳遞的隨機(jī)向量的UT變換。UT變換的主要過程如下。
過程1：構(gòu)造狀態(tài)量的Sigma點(diǎn)。根據(jù)當(dāng)前時(shí)刻狀態(tài)變量的統(tǒng)計(jì)量和，按照UT變換采樣策略，得到Sigma點(diǎn)集，以及對(duì)應(yīng)的權(quán)值和。為采樣策略的Sigma點(diǎn)個(gè)數(shù)，為均值加權(quán)所用權(quán)值，為協(xié)方差加權(quán)所用權(quán)值。對(duì)稱采樣策略中。
對(duì)應(yīng)的權(quán)值為：
其中，為比例參數(shù)，其主要作用是調(diào)節(jié)Sigma點(diǎn)和狀態(tài)統(tǒng)計(jì)量的距離，比例參數(shù)僅影響二階之后的高階矩帶來的影響。對(duì)于高斯分布，的有效取值為；為的平方根矩陣的第行或列；為第個(gè)Sigma點(diǎn)的權(quán)值；
過程2：根據(jù)狀態(tài)方程和測量方程進(jìn)行Sigma變換。對(duì)Sigma點(diǎn)集中的每個(gè)采樣點(diǎn)進(jìn)行非線性變換，得到變換后的Sigma點(diǎn)集。
過程3：求解的均值和方差。對(duì)變換后的Sigma點(diǎn)集進(jìn)行加權(quán)求和，從而得到輸出變量的統(tǒng)計(jì)量和的近似值。
從UT變換可以看出，UT變換利用少量通過確定性方法選擇的樣本點(diǎn)描述經(jīng)非線性系統(tǒng)變化后隨機(jī)變量的統(tǒng)計(jì)特性，避免了傳統(tǒng)EKF方法的線性化求解，從而避免了截?cái)嗾`差，根據(jù)UT變換，可以得到UKF濾波。
2.2 常值偏差估計(jì)的UKF非線性濾波算法
在機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤的狀態(tài)向量中，增加一項(xiàng)觀測方程的常值系統(tǒng)偏差估計(jì)量。則，目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)描述為：
將擴(kuò)維的狀態(tài)變量仍記為
表示目標(biāo)的新的狀態(tài)向量。則濾波算法描述為以下幾個(gè)方面。
過程1：機(jī)動(dòng)目標(biāo)當(dāng)前狀態(tài)采樣[6]。
輸入當(dāng)前時(shí)刻的目標(biāo)狀態(tài)，選擇一種UT變換的采樣策略構(gòu)造Sigma點(diǎn)和權(quán)重。
過程2：目標(biāo)狀態(tài)預(yù)測。
對(duì)每組Sigma點(diǎn)進(jìn)行狀態(tài)方程變換，獲得k+1時(shí)刻的Sigma點(diǎn)集，求得k+1時(shí)刻的狀態(tài)以及協(xié)方差矩陣。
值得注意的是，對(duì)于常值偏差的狀態(tài)預(yù)測，只需要按照權(quán)值相加即可。
過程3：測量數(shù)據(jù)計(jì)算。
按照測量方程計(jì)算的測量Sigma點(diǎn)，并求得 k+1時(shí)刻的測量預(yù)測量和測量協(xié)方差矩陣，以及狀態(tài)向量和測量向量的協(xié)方差矩陣。
過程4：增益計(jì)算。
；
過程5：狀態(tài)更新。
如果有測量輸入，則計(jì)算增益矩陣，并按下式更新狀態(tài)向量和協(xié)方差矩陣向量，而如果沒有測量量輸入則轉(zhuǎn)向過程1。
3 仿真實(shí)驗(yàn)
3.1 目標(biāo)狀態(tài)模型
目標(biāo)狀態(tài)模型可以有的微分方程描述，也可以沒有的方程模型，本文假設(shè)有狀態(tài)模型描述，采用如下目標(biāo)運(yùn)動(dòng)方程進(jìn)行設(shè)計(jì)：.
其中，為目標(biāo)飛行軌跡在慣性空間坐標(biāo)系的位置坐標(biāo)。
3.2 雷達(dá)測量模型
設(shè)目標(biāo)飛行時(shí)的觀測設(shè)備由1臺(tái)雷達(dá)完成，測量數(shù)據(jù)包括測站坐標(biāo)系下的目標(biāo)相對(duì)測站的距離和速度，假設(shè)由于設(shè)備標(biāo)校的問題，測距數(shù)據(jù)產(chǎn)生一組常值偏差0.21 cm。另外，假設(shè)測量隨機(jī)誤差包括距離測量誤差1 mm，速度測量誤差1 mm/s。
3.3 試驗(yàn)結(jié)果
利用本文提出的常值偏差估計(jì)的機(jī)動(dòng)目標(biāo)軌跡確定方法，同時(shí)估計(jì)目標(biāo)狀態(tài)維數(shù)和測量數(shù)據(jù)的系統(tǒng)偏差，得到目標(biāo)的飛行軌跡。試驗(yàn)結(jié)果如圖1所示。
結(jié)果分析，從圖2的目標(biāo)軌跡可以看出，目標(biāo)飛行軌跡是明顯的非線性特征，同時(shí)，目標(biāo)測量模型存在較大系統(tǒng)誤差，模型截?cái)嗾`差和測量系統(tǒng)誤差耦合在一起，從而引起目標(biāo)濾波很難收斂。應(yīng)用本文提出的常值偏差估計(jì)方法，可以看出兩類誤差抑制的非常好，系統(tǒng)誤差估計(jì)度達(dá)到95%以上。
4 結(jié)論
本文設(shè)計(jì)了擴(kuò)展維度的UKF機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤預(yù)測方法，不僅能有效抑制非線性狀態(tài)模型引起的截?cái)嗾`差，還可以估計(jì)觀測模型中的系統(tǒng)誤差。算法簡單，能模塊化處理，該方法可為機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤提供新的思路。