典型文献
基于工业实时数采数据缺失值填充的研究及实现
文献摘要：
工业大数据在生产实际数采的过程中,存在的实时数据频繁闪断、数据异常跳变等风险,严重影响现有设备的控制效能及信息系统的分析结果,传统意义上采取增加传感器进行多级验证的方法存在信道干扰噪声加大带来的数据缺失值无法有效满足的问题.文章将目前针对此类的最有效的多元回归分析智能诊断建模、SVM智能诊断建模进行了分析,发现其对应的R2、MSE、RMSE均无法解决现有存在的问题,通过新建一套基于ISODATA的预测算法,经实时预测结果,其对应的R2、MSE、RMSE均能满足实时数采数据填充的要求,并将预测的值作为工业实时数采数据缺失值的填充.经训练迭代200次后,MSE为0.013、RMSE为0.008.经实践可知,本算法可以实现工业实时数采数据缺失值的填充.
文献关键词：
实时数采;缺失值;均方根误差
中图分类号：
作者姓名：
李达;许仁杰;刘智宇;赵晨;马洁;袁湘云
作者机构：
红云红河烟草(集团)有限责任公司,云南昆明650202
文献出处：
引用格式：
[1]李达;许仁杰;刘智宇;赵晨;马洁;袁湘云-.基于工业实时数采数据缺失值填充的研究及实现)[J].电脑知识与技术,2022(32):55-57,60
A类：
实时数采
B类：
数据缺失,缺失值填充,工业大数据,生产实际,实时数据,闪断,数据异常,跳变,控制效能,传统意义,信道干扰,干扰噪声,多元回归分析,智能诊断,模进,RMSE,ISODATA,预测算法,实时预测,经训
AB值：
0.317909
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