煤矿综采设备运行状态大数据清洗建模

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

所属期刊栏目：44

分类号：TD67(矿山电工)

资助基金：国家自然科学基金面上项目51875451

在线出版日期：2018-12-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：80-83