CN110428169A - 一种垃圾焚烧的指标采集及数据预警与预处理方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种垃圾焚烧的指标采集及数据预警与预处理方法，包括一将采集过程中的空值数据、零值数据汇总归类为异常数据；二在数据预处理阶段，对于空值数据进行废弃标示或补值处理；对于零值数据进行废弃标示或补值处理；对于垃圾焚烧特有的一些异常数据，进行处理包括：数据类型异常进行废弃或者修正处理；数据范围异常进行废弃或者修正处理；采集频率内数值不变的数据进行持续跟踪或修正处理；对于波动数据进行持续跟踪或修正处理；描述性异常数据进行修正处理；三对所有的异常数据通知对应的负责人。本发明的通过对异常数据的预处理能够实现数据质量的提升，可以降低空值数据、异常数据、没有实际意义的零值数据。
Description
技术领域
本发明涉及数据处理领域，具体涉及一种垃圾焚烧的指标采集及数据预警与预处理方法。
背景技术
随着经济的不断发展，人们的生活水平不断提高，因而也产生了越来越多的垃圾。在人们越来越重视生活品质的情况下，大量的垃圾给人们的生活造成了极大的困扰，同时也会威胁到人们的身体健康。对垃圾进行焚烧发电是对生活垃圾最常见的一种处理方法，通过对生活垃圾的直接焚烧，可以用来发电。通过对生活垃圾进行焚烧发电的方式，在处理废弃物的同时,还能够产生新的能源,从而实现了资源的重复循环利用。
但是在对垃圾的焚烧过程中生产步骤繁多，各个环节需要监控大量的指标数据进行对生产的有效监控。在生产中发现数据在采集与处理的过程中总会有大量异常数据的产生，传统的方式是对数据进行人工处理确认，其效率低下不利于生产自动化与办公自动化的实现。因此需要一种能够提升数据质量，降低空值数据、异常数据、没有实际意义的零值数据的方法。
发明内容
1.所要解决的技术问题：
针对上述技术问题，本发明提供一种垃圾焚烧的指标采集及数据预警与预处理方法。
2.技术方案：
一种垃圾焚烧的指标采集及数据预警与预处理方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤一：将采集过程中的空值数据、零值数据汇总归类为异常数据；所述异常数据还包括单频率维度的数据类型异常与数据范围异常、多个频率维度的数据采集频率内数值不变以及波动异常的数据、描述性数据的描述保持不变以及描述无关性的数据。
步骤二：在数据预处理阶段，对于空值数据进行废弃标示或补值处理；对于零值数据进行废弃标示或补值处理；对于垃圾焚烧特有的一些异常数据，进行处理包括：数据类型异常进行废弃或者修正处理；数据范围异常进行废弃或者修正处理；采集频率内数值不变的数据进行持续跟踪或修正处理；对于波动数据进行持续跟踪或修正处理；描述性异常数据进行修正处理。
步骤三：对所有的异常数据通知对应的负责人；通知的方式包括手机消息、系统消息。
3.有益效果：
本发明针对垃圾焚烧过程中指标数据量大且存在不规范性，数据类型多样，包括直接采集的数值也包括人工填报的描述性数值。通过对异常数据的预处理能够实现数据质量的提升，可以降低空值数据、异常数据、没有实际意义的零值数据。并且通过预警系统发送异常信息至对应的负载人。
附图说明
图1为本发明的流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明进行具体的说明。
一种垃圾焚烧的指标采集及数据预警与预处理方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤一：将采集过程中的空值数据、零值数据汇总归类为异常数据；所述异常数据还包括单频率维度的数据类型异常与数据范围异常、多个频率维度的数据采集频率内数值不变以及波动异常的数据、描述性数据的描述保持不变以及描述无关性的数据。
步骤二：在数据预处理阶段，对于空值数据进行废弃标示或补值处理；对于零值数据进行废弃标示或补值处理；对于垃圾焚烧特有的一些异常数据，进行处理包括：数据类型异常进行废弃或者修正处理；数据范围异常进行废弃或者修正处理；采集频率内数值不变的数据进行持续跟踪或修正处理；对于波动数据进行持续跟踪或修正处理；描述性异常数据进行修正处理。
步骤三：对所有的异常数据通知对应的负责人；通知的方式包括手机消息、系统消息。
在本发明中，可以看出，在对数据的采集过程中，仅仅将异常数据进行归类，并没有进行处理。异常数据是在预处理的过程中进行的。指标数据量很大，如果人工跟踪或者人工对异常进行处理，首先人力资源投入巨大，其次不能及时处理，再次处理中容易出现差错；如果是进行预处理，数据的质量、及时性、完整性都能够得到保障，而且节省了很多人工的工作，比如人工监督、人工修改、人工检查、人工发布。
虽然本发明已以较佳实施例公开如上，但它们并不是用来限定本发明的，任何熟习此技艺者，在不脱离本发明之精神和范围内，自当可作各种变化或润饰，因此本发明的保护范围应当以本申请的权利要求保护范围所界定的为准。
Claims (1)
1.一种垃圾焚烧的指标采集及数据预警与预处理方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤一：将采集过程中的空值数据、零值数据汇总归类为异常数据；所述异常数据还包括单频率维度的数据类型异常与数据范围异常、多个频率维度的数据采集频率内数值不变以及波动异常的数据、描述性数据的描述保持不变以及描述无关性的数据；
步骤二：在数据预处理阶段，对于空值数据进行废弃标示或补值处理；对于零值数据进行废弃标示或补值处理；对于垃圾焚烧特有的一些异常数据，进行处理包括：数据类型异常进行废弃或者修正处理；数据范围异常进行废弃或者修正处理；采集频率内数值不变的数据进行持续跟踪或修正处理；对于波动数据进行持续跟踪或修正处理；描述性异常数据进行修正处理；
步骤三：对所有的异常数据通知对应的负责人；通知的方式包括手机消息、系统消息。
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