为提高物联网数据质量，提出一种基于MARS模型和概率规划的多变量离群值检测方法。该方法能够将多个变量结合起来，通过一个模型检测离群值。创建一个多元自适应回归样条模型产生研究化的残差，将残差作为输入，采用概率规划方法，建立基于全贝叶斯推理的一般单变量离群点检测模型。实验结果表明，概率规划模型能检测出更准确的离群点，该模型提供了具有可信区间的概率分布。
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