地磅車載稱重系統(tǒng)中缺失數據處理及填補算法研究與實現

城市生活垃圾的管理一直以來是一個重要的社會問題,隨著我國城市化進程的推進,城市環(huán)衛(wèi)作業(yè)管理范圍日漸擴大,生活垃圾清運管理任務和難度呈現出多重化趨勢。為了應對垃圾清運管理上的挑戰(zhàn),本文設計了一套信息化的垃圾物流清運管理系統(tǒng)——地磅車載稱重管理系統(tǒng),該系統(tǒng)以信息技術手段為依托,為城市居民、管理人員提供準確實時的垃圾清運監(jiān)控服務、信息查詢和管理服務。

論文設計的車載稱重系統(tǒng)從設備層和中央系統(tǒng)層兩方面進行考慮,設備層負責收集各作業(yè)點的信息數據和垃圾量的數據,通過網絡通信模塊將數據上傳至中央層數據庫系統(tǒng)中,主要功能包括實時數據傳輸和離線數據存儲;中央系統(tǒng)層的設計基于B/S架構,用戶可以通過互聯(lián)網進行實時查詢清運作業(yè)情況、監(jiān)控車輛作業(yè)路線和管理系統(tǒng)數據。

系統(tǒng)主要分為數據通信、作業(yè)監(jiān)控和數據管理服務三個子模塊,實現的功能有數據采集、數據通信與傳輸、清運作業(yè)監(jiān)控、數據報表查詢、安全管理、網絡管理和數據管理等功能。

此外,還考慮到由于設備故障、通信網絡中斷、系統(tǒng)服務異常等原因,導致收集的數據是不完全的,系統(tǒng)設計了相關數據備份策略,實現了數據校驗和審核功能模塊。

針對系統(tǒng)中的缺失的交易數據,本文提出了基于灰色關聯(lián)度分析的填補方法對車載稱重系統(tǒng)中丟失交易數據進行填補。該方法結合了灰色關聯(lián)分析、KNN算法和多重填補算法的思想,將歷史重量數據定義為原始的序列數據并建立序列數據模型,引入灰色關聯(lián)度作為近鄰相似序列的度量標準,采用重復填補法的思想對缺失數據進行多次填補,每次迭代計算的結果集作為下次迭代計算的初始數據,直到結果值的變化量小于某個值停止迭代過程,取最后一次填補結果為缺失數據的填補結果。

本文實現了車載稱重系統(tǒng),并針對系統(tǒng)中存在的數據缺失問題提出了缺失值填補方法,使用交易數據進行了多組實驗,實驗結果表明基于灰色關聯(lián)分析的缺失值填補算法在不同數據缺失率下填補效果優(yōu)于常用的填補算法,能高效的處理數據集中全部的缺失值,且填補準確率高達80%;該算法建立了有效的數據模型,使得匹配過程中的計算量大大降低,具有更好的穩(wěn)定性和針對性。