煤矿综采设备运行状态大数据清洗建模
马宏伟
吴少杰
曹现刚
徐博远
张鑫媛
1.西安科技大学机械工程学院,陕西西安,7100542.西安科技大学机械工程学院,陕西西安,7100543.西安科技大学机械工程学院,陕西西安,7100544.西安科技大学机械工程学院,陕西西安,7100545.西安科技大学机械工程学院,陕西西安,710054
摘要：针对煤矿综采设备运行状态数据量大、数据存在噪声和缺失值等问题,建立了一种基于MapReduce的煤矿综采设备运行状态大数据清洗模型.该模型采用双MapReduce协同工作:通过第1个MapReduce对数据中的噪声点和缺失值进行修正,输出多个清洗后的数据文件;通过第2个MapReduce对多个清洗后的数据文件按采集时间及日期进行排序,并合并成单个数据文件输出.实验结果表明,该模型能有效剔除噪声数据和补全缺失数据,具有较好的数据清洗效果.
关键词：综采设备设备运行状态大数据数据清洗MapReduce
分类号：TD67(矿山电工)
资助基金：国家自然科学基金(51875451)
论文发表日期：2018-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 80-83 )
英文信息