公路试验检测中试验数据取舍的方法及其应用

潘明珠

摘要：在公路工程试验检测过程中采集的各种样本数据往往或多或少存在异常值或错误值。公路试验检测过程是保证公路质量的一个主要方法，在检测过程中，需要对实验数据进行取舍，以保证所留下的数据能够更好的符合相应的标准。通过长期的检测工作发现在检测路段进行评定时某一个单值的取舍往往影响到整个评定路段的结果，从而影响到对整个工程质量的判断。因此有必要对所采集的数据进行判别采取科学的方法进行合理的取舍。文章从试验数据进行取舍的必要性，对试验数据进行取舍的方法，试验数据取舍在公路试验检测中的应用三方面来阐述。

关键词：公路；实验检测；实验数据；取舍；方法与应用

在试验检测过程中所产生的异常数据如果不剔除会产生错误的结果，从而造成对工程质量的误判。有必要采取科学的手段对异常数据进行舍弃。运用拉依达法与格拉布斯法对异常数据进行舍弃均有较好的效果，尤其以格拉布斯法最佳，但数据的舍弃均有一定概率的风险，所以对舍弃的数据要分析原因并加以验证，这样才能够确保试验检测数据能够客观地反映工程质量。

一、试验数据进行取舍的必要性

1试验数据进行取舍在公路试验检测中的必要性

在公路工程试验数据在公路试验检测中具有十分重要的作用，同时将其应用在公路试验检测中也是十分必要的。一般而言，在对公路工程试验检测的数据进行采集时，其数据的准确性通常无法得到很好的保证，错误的数据或异常的数据出现的频率非常高，而错误的数据对于试验检测的结果准确性的影响是非常大的，因此，想要保证结果的准确性，就一定要对数据进行筛选，既做好数据的取舍工作。通常情况下，试验数据的错误值或异常值的原因主要包括人为原因与非人为原因两种，人为原因可以总结为操作员操作失误以及数据采集员在采集过程中出现失误等，而非人为原因则包括很多中，例如设备出现故障或其他不可抗力引起的错误，都可以归结为非人为原因所造成的试验数据出现错误。由于在公路试验数据的检测过程中，一定会存在错误值或异常值，而这对检测质量的保证来说是非常不利的，同时也就使得相关的数据无法真正的对公路工程中各项数据的指标进行反应，这就要求相关人员必须对试验数据的取舍问题提高重视，同时根据相应的可靠的方法，来对相对来讲更加正确的数据进行提取，从而从细节上保证试验结果的准确性。大量的实践表明，在公路试验检测过程中，仅仅一个数据便会对整个试验的结果造成很大的影响，因此，在公路试验检测过程中，对试验数据进行取舍是非常必要的，从某种程度上讲，它是保证整个试验结果的决定性条件。

二、对试验数据进行取舍的方法

在公路试验检测过程中，对试验数据进行检测是十分必要的，因此必须针对检测方法进行分析，这样才能通过正确的方法的使用吗，使试验结果得到最大程度的保证。一般情况下，对实验数据进行取舍的过程中，都会使用数理统计法，其中主要包括拉依达法、肖维纳特法和格拉布斯法，具体如下：

1、拉依达法。所谓的拉依达法指的是当相关人员已经进行了很多次实验时，可以利用3倍标准差的方法来对实验数据进行筛选，具体做法为，利用某一次实验所得出的数据，算出数据的算术平均值，进而根据算术平均值来得出标准差，从而根据相应的概率去判断该实验数据是否应该舍弃。

2、肖维纳特法。所谓的肖维纳法指的是当实验次数已经很多时，可以利用拉依达法中的运算形式得出试验数据的标准差，并将其与事先所设定好的概率进行比较，如果再其范围内边可以保留，相反应舍弃。

3、格拉布斯法。所谓的格拉布斯法指的是在提出试验数据按正态分布的假设的基础上，按照一定的顺序对数据进行取舍。在判断数据应保留或舍弃的过程中，同样需要通过相应的计算来进行，并在计算之后将结果与相应的标准进行比较，以判断其是否应该舍弃。

三、试验数据取舍在公路试验检测中的应用

将试验数据取舍应用在实际的公路试验检测过程中不仅有利于得出更加具有准确性以及可信性的结果，同时也有利于相关人员更好的对路面的平整度等问题进行判断，因此，一定要在认真了解上述三种计算方法的同时，将试验数据的取舍应用到公路试验检测过程中。上述三种进行可疑值取舍的方法舍弃范围均可以写成范围以外的测定值，如果说三者之间存在不同，那么则是表现在对系数的取值方面，这种对可疑值进行取舍的方法与《公路路基路面现场测试规程》（JTGE40-2007）附录B检测路段数据整理方法是一致的，党该规程规定中并不存在特殊规定时，对可疑数据的舍弃应该按照K倍标准差进行，换句话说，应以K倍标准差作为对数据进行舍弃的标准。即在上述分析当中，舍弃那些在范围以外的测定值，然后再对数据进行重新的计算和整理。当试验数据的数量分别为3、4、5、6个时，系数的取值分别为1.15、1.46、1.67、1.82，N7时，此时应应用拉依达法。这是因为肖维纳特法判定范围仅与数据数量有关而与保证率无关，因此工程实际应用效果不好，在此仅以工程中的一项实例对拉依达法和格拉布斯法进行讨论。

在这一工程中，主要目的是对还没有通车的公路进行采用沥青混凝土面层进行研究，具体方法实按照世界几个权威机构的研究结果，及对路面平整度检测的经验，得出相应的数据，同时将所得出的数据与工程的实际情况相结合，此时从表中左2车道RIRI中的数据20、5.52与现实相差过大，可以确定属于可疑数据，在此之后，再根据舍弃可疑数据之后所得出的结果去对路面的平整度以及公路的质量等问题进行分析，只有这样才能得出更加准确的结果。国际平整度知识IRI与路面服务性能具有着不可分割的关系，一般而言，平整度指数较高的道路，其路面服务性能也会较好，反之，路面服务性能则会较差。通过对一些列的实验数据的分析可以得出，在异常值不剔除的情况下进行计算，计算结果受异常值的影响，各评定单元的计算结果标准差及变异系数均较大，试验结果的离散性大变异性高，与实际情况不符，容易造成对工程质量的误判，由此可见，在不剔除异常值的情况下便会结果进行计算这条路是行不通的，因此可以采取拉依达法按3倍标准差对异常值进行剔除，试验结果的离散性减小变异性降低，与实际情况较符合，但由于拉依达法自身的缺点某些异常数据不能被剔除，不能达到较理想的状态，因此该方法适合于要求不太严格的场合。除上述方法外还可以利用格拉布斯法对可疑值进行舍弃，该方法能够较好的对异常值进行剔除从而更加减小异常值的影响，从计算结果可以看出各评定路段标准差、变异系数均较小，最符合实际情况。此时，再将得出的结果与实际的计算结果相结合，采用格拉布斯法剔除异常数据后整条路的变异性均降到最低，如果这是结果能够与实际情况相符合，那么整个结果便能够客观反映该路面的平整度，从而为相关人员对于路面平整度的判断提供一个可靠的标准。

通过上述文章可以看出，公路试验检测是一项十分复杂且专业性非常强的工作，需要专业人员经过一系列的计算、试验与分析才能完成。在数据进行分析与计算时，相关人员一定要注意剔除异常数据，否则将会导致整个结果出现差错，对于判断路面平整度是非常不利的。大量的实践表明，拉依达法与格拉布斯在判断数据取舍时均十分有效，尤其是格拉布斯法，其判断效果更为准确，因此值得被应用在相关的公路试验检测中。

参考文献：

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