术语结论
异常值检测（Outlier Detection）
在监测数据序列中识别明显偏离正常分布的孤立值的方法；常用格拉布斯检验、 Dixon Q 检验与箱线图法；异常值可能源于传感器故障、通信干扰或真实突变，需结合物理机理判别后再决定剔除或保留，盲目剔除会掩盖早期险情信号。
解释与关联
常见应用
- 雨量计单次跳变 50mm
- 温度突降 20℃后恢复
- 应变零漂突跳
常见问题
异常值一定要剔除吗
不一定。若异常值对应真实工况事件如暴雨或开挖，应保留并标注；只有确认由故障或干扰引起时才剔除。
自动剔除会不会误删真实数据
会。自动剔除前应设人工复核窗口，特别是接近报警阈值的数据。
内容边界与下一步
异常值检测属「数据处理」范畴，具体型号、量程与适用条件以 xmsiyb.com 正式技术资料为准；本词条仅作概念与技术路线说明。
