摘要
计量误差是影响测量结果准确性的核心因素，传统误差评估与修正方
法依赖人工建模和小样本分析，难以适配现代工业生产中多源、海量、动态测量
数据的处理需求。本文提出基于大数据分析的计量误差评估与修正框架，通过多
源数据融合、误差特征挖掘与机器学习建模，实现对复杂计量场景下系统误差和
随机误差的精准识别与动态修正。实验结果表明，相较于传统修正方法，本文提
出的方法可将计量结果的平均误差降低 37.2%，在动态测量场景下的适应性提升
超过 40%，为高精度计量检测提供了新的技术路径。关键词：大数据分析；计量计量误差是影响测量结果准确性的核心因素，传统误差评估与修正方
法依赖人工建模和小样本分析，难以适配现代工业生产中多源、海量、动态测量
数据的处理需求。本文提出基于大数据分析的计量误差评估与修正框架，通过多
源数据融合、误差特征挖掘与机器学习建模，实现对复杂计量场景下系统误差和
随机误差的精准识别与动态修正。实验结果表明，相较于传统修正方法，本文提
出的方法可将计量结果的平均误差降低 37.2%，在动态测量场景下的适应性提升
超过 40%，为高精度计量检测提供了新的技术路径。关键词：大数据分析；计量计量误差是影响测量结果准确性的核心因素，传统误差评估与修正方
法依赖人工建模和小样本分析，难以适配现代工业生产中多源、海量、动态测量
数据的处理需求。本文提出基于大数据分析的计量误差评估与修正框架，通过多
源数据融合、误差特征挖掘与机器学习建模，实现对复杂计量场景下系统误差和
随机误差的精准识别与动态修正。实验结果表明，相较于传统修正方法，本文提
出的方法可将计量结果的平均误差降低 37.2%，在动态测量场景下的适应性提升
超过 40%，为高精度计量检测提供了新的技术路径。关键词：大数据分析；计量误差；误差评估；误差修正
机构地区
130402198408170020
关键词
无
发表时间
2026年07月08日（期刊网平台发表日期，不代表实际的发表时间）
