一种电机转速异常值剔除和模型预测补偿方法.pdf
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一种电机转速异常值剔除和模型预测补偿方法.pdf
本发明公开了一种电机转速异常值剔除和模型预测补偿方法,所述方法包括如下步骤:步骤1、计算电机在正常工作情况下所能达到的最大加速度;步骤2、计算电机当前时刻的转速ω(k);步骤3、如果ω(k?1)为正确速度,则将ω(k)与ω(k?1)进行比较,如果两者之差的绝对值大于加速度临界值,即可确定该时刻计算所得的转速为一个异常值,需要剔除和补偿;步骤4、如果ω(k)被判断为异常值,下一时刻的ω(k+1)依旧为异常值,则计数器继续累加,当采样计算得到某一时刻的值为正常值后,Cnt的值复位到1,循环步骤2~4。该方法直
一种剔除异常值的方法和装置.pdf
本发明公开了一种剔除异常值的方法和装置,涉及计算机技术领域。该方法的一具体实施方式包括:以消除增长趋势的方式对周期性历史时序数据进行平滑处理,得到平滑时序数据;采用隐马尔科夫模型对所述平滑时序数据进行计算,得到计算时序数据;基于所述计算时序数据识别所述平滑时序数据中的异常值,并剔除所述异常值。该实施方式能够解决无法准确识别周期性历史时序数据中的异常值的技术问题。
试验数据异常值的检验及剔除方法.docx
目录TOC\o"1-3"\h\z\uHYPERLINK\l"_Toc340599511"摘要PAGEREF_Toc340599511\hIHYPERLINK\l"_Toc340599512"关键词PAGEREF_Toc340599511\hIHYPERLINK\l"_Toc340599513"1引言PAGEREF_Toc340599513\h1HYPERLINK\l"_Toc340599514"2异常值的判别方法PAGEREF_Toc340599514\h1
剔除测量数据中异常值的若干方法.docx
剔除测量数据中异常值的若干方法标题:剔除测量数据中异常值的若干方法引言:在科学研究、数据分析和工程实践中,准确的数据是取得可靠结果和做出正确决策的基础。然而,测量数据中经常存在着一些异常值,它们可能是由于记录或实验错误、设备故障、自然随机性或其他未知因素引起的。异常值的存在会导致数据失真、影响统计分析结果以及降低模型的准确性。因此,剔除测量数据中的异常值成为数据处理中一个重要的任务。本文将介绍几种常见的剔除异常值的方法,包括极值剔除法、3σ原则、箱线图法和局部离群值因子法。一、极值剔除法:极值剔除法即通过
SPSS异常值剔除.docx
离群值(箱图/探索).值与框的上下边界的距离在1.5倍框的长度到3倍框的长度之间的个案。框的长度是内距。极端值(箱图).值距离框的上下边界超过3倍框的长度的个案。在回归模型诊断里面,一般称预测值与实际值的偏差为"残差",残差有几种表示方法:标准化残差,学生化残差等等,按照需要取一种残差,再按照某种标准取一个阀值来限定异常点,只要那个点的残差大于阀值,就可以认为它是异常点。data下拉菜单里有definevariableproperties,把变量选到右边的框里,点continue,在新窗口中有变量在样本中