地磅車載稱重系統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,城市環衛作業管理范圍日漸擴大,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,本文設計了一套信息化的垃圾物流清運管理系統——地磅車載稱重管理系統,該系統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控服務、信息查詢和管理服務。

論文設計的車載稱重系統從設備層和中央系統層兩方面進行考慮,設備層負責收集各作業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中,主要功能包括實時數據傳輸和離線數據存儲;中央系統層的設計基于B/S架構,用戶可以通過互聯網進行實時查詢清運作業情況、監控車輛作業路線和管理系統數據。

系統主要分為數據通信、作業監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、清運作業監控、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、系統服務異常等原因,導致收集的數據是不完全的,系統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。

針對系統中的缺失的交易數據,本文提出了基于灰色關聯度分析的填補方法對車載稱重系統中丟失交易數據進行填補。該方法結合了灰色關聯分析、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,并針對系統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分析的缺失值填補算法在不同數據缺失率下填補效果優于常用的填補算法,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,具有更好的穩定性和針對性。