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文檔簡介
1、近年來,隨著我國高速鐵路動車組的大規(guī)模投入使用,動車組各種監(jiān)測數據呈現爆炸式增長。同時,動車組閘片、車輪、轉向架等主要部件產生的工作狀態(tài)數據是動車組故障診斷、壽命預測、知識推理等工作的基礎,對整個鐵路的信息化發(fā)展起著舉足輕重的作用。但是,數據質量問題并沒有得到應有的重視,觀察監(jiān)測到的動車組數據發(fā)現,其中存在著數據不完整、信息冗余、含有非法數據等質量問題,使得基于動車組數據分析的工作產生錯誤的分析結果,影響了信息服務的質量,因此,對動車組
2、數據進行清洗具有一定的理論和現實意義。
本文主要研究動車組數據中含有非法數據,即離群點的情況。由于傳統(tǒng)的清洗算法在處理大數據時性能較差,因此本文引入了Hadoop分布式計算框架,該框架的Map/Reduce編程模型能夠與本文的算法完美結合。針對動車組數據量大、維數較多和數據類型多樣等特點,提出了基于網格的LOF離群點檢測算法。由于數據集中的大部分數據不是離群點,因此對整個數據集進行離群點檢測是沒有必要的,而基于網格的LOF離群
3、點檢測算法能夠先刪除一部分不包含離群點的數據,即進行網格剪枝,再對剩余的數據集進行離群點檢測,大大減小了算法的時間復雜度。本文針對基于網格的LOF離群點檢測算法提出了如下改進:首先,針對網格剪枝中網格密度定義的不嚴謹性,提出了聚類半徑的概念,通過這個改進能夠避免漏檢離群點,大大提高檢測精度;其次,針對LOF算法不能與MapReduce編程模型很好結合的情況,提出了網格編號的概念,通過網格編號,把整個數據集劃分為若干個被標記的小數據集,使
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