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基于多条件时间序列的免耕播种机作业数据清洗方法
文献摘要：
为提高作业监测数据状态预测精度,并保证无效数据的实时清洗,提高数据质量并降低监测设备的缓存压力,从而降低对后续地块作业质量评价准确性的影响,减轻数据并发带来的网络压力,本文针对免耕播种机长时序的田间周期性作业规律,提出基于多条件时间序列分析的监测数据清洗方法及模型,该模型包含3个长短时记忆特征提取模块,分别提取了工况参数中车速、瞬时面积和播种量的时空特征,再利用通道融合(CONCAT连接)保证了融合后的特征具有个体差异性.通过该模型可以实时判断当前时刻的免耕播种机工况时序状态值,实现了某位置点作业工况的状态预测,从而间接判断图像抓拍系统的实时清洗状态.40次迭代后不同模型的对比结果表明:多条件特征通道融合的时间序列模型对有效点和无效点的预测精度都超过了85％,抓拍图像清洗平均准确率为92.4％.因此,本文的研究方法以免耕播种机工况状态作为抓拍图像清洗依据是有效的,数据清洗后约有63％的冗余数据被剔除.
文献关键词：
免耕播种机;监测;数据清洗;状态预测;时间序列;工况参数
中图分类号：
作者姓名：
姜含露;周利明;马明;李阳;周燕;苑严伟
作者机构：
中国科学院半导体研究所,北京100083;中国科学院大学材料科学与光电技术学院,北京100049;中国农业机械化科学研究院土壤植物机器系统技术国家重点实验室,北京100083;吉林省农业机械化管理中心,长春130062
文献出处：
引用格式：
[1]姜含露;周利明;马明;李阳;周燕;苑严伟-.基于多条件时间序列的免耕播种机作业数据清洗方法)[J].农业机械学报,2022(01):85-91
A类：
CONCAT
B类：
多条,免耕播种机,作业数据,数据清洗,清洗方法,高作,作业监测,状态预测,数据质量,监测设备,缓存,地块,作业质量,数据并发,发带,机长,长时序,田间,时间序列分析,长短时记忆,取模,工况参数,车速,播种量,时空特征,道融,个体差异性,机工,状态值,某位,作业工况,抓拍,时间序列模型,平均准确率,以免,洗后,冗余数据
AB值：
0.330251
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