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10.13272/j.issn.1671-251x.2018040090

煤矿综采设备运行状态大数据清洗建模

引用
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.

综采设备、设备运行状态、大数据、数据清洗、MapReduce

44

TD67(矿山电工)

国家自然科学基金面上项目51875451

2018-12-10(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共4页

80-83

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工矿自动化

1671-251X

32-1627/TP

44

2018,44(11)

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