桥梁监控数据处理方法

数据丢失处理方法
人工生成丢失数据，但此方法效率低且成功概率小，对丢失大量数据的情况难以处理。
采用丢失的值生成遗漏的值，同一类型所有丢失值用事先选好的值填补，不过若同一类数据遗漏较多可能影响分析进程，需仔细分析避免误判。
忽略丢失数据，若数据库中某个点数据丢失，在分析处理时不考虑，但数据丢失较多时会带来很大误差。

采用数据的平均值填补数据的遗漏值，即计算一段数据的平均值作为丢失数据的有效值。
通过曲线拟合方式（如最小二乘法、回归分析）获得有效可靠数据来弥补丢失数据。
噪声数据（异常数据）处理方法
数据平滑方法，如常用的五点二次平滑，可减少噪声对数据的影响，在监测数据处理中有效可靠。此方法旨在得到有效的平滑计算公式，而非专注多项式参数拟合，能减少特殊原因（如带通滤波、低通滤波和高通滤波等）带来的影响2。
类似平滑的方法、肖维方法、格拉布斯方法也可用于处理异常数据，但肖维方法和格拉布斯方法运算复杂、处理不便2。
3σ方法，在统计学中，统计大部分数据时，测试值差值超过3σ的概率非常小，实际分析处理中通常将差值超过3σ的测量值视为外部环境造成的异常数据，通过把数据库中测量值和平均值比较来处理异常值。
一般处理方法
数据平滑、数据对比、数据趋势分析等。通过这些方法能更准确了解斜拉桥的变形和应力情况，为后续施工和维护提供支持。采集到的监控数据经这些处理后可得出合理结论。
异常值识别与处理，先识别监控数据中的异常值，再根据实际情况处理，如重测或剔除异常值等，异常值可能是传感器故障或其他因素引起的。