RFID交通冗余数据检测及分析

数据质量控制是智能交通系统应用建设的关键技术之一。基于对射频识别(RFID)数据特性的分析,将RFID冗余数据分为重复数据和相似数据,通过分析同一车辆的相邻过车时间来检测2类冗余数据。针对相似数据给出了冗余率曲线和冗余时间点的定义,解决了RFID交通数据中冗余数据的识别问题。针对2类冗余数据的特点,给出了2类冗余率的计算方法,提出了从基站和冗余率曲线走势2个角度出发对冗余率进行分析的方法,并给出了冗余数据的清洗方法。选取南京市区主干道上21个RFID基站的原始数据作为实例,对所提出的方法进行了验证。研究结果表明,21个基站采集重复数据的平均冗余率为0.006 2%,相似数据的平均冗余率为0.92%,说明RFID数据采集技术采集到的数据具有较高可靠性。同时,各个基站采集的数据中相似数据数量远远多于重复数据数量。观察不同形状的冗余率曲线发现,冗余率曲线呈趋于平缓和尾部上升的基站冗余率较高;冗余率曲线呈直线上升的基站冗余率较低。针对分析结果,给出了相应的质量控制措施以控制RFID冗余数据的产生。

基于灰狼算法的Simhash冗余数据检测算法

高速公路智能交通数据记录量大且易产生冗余数据,使交通数据质量降低,不利于对交通数据分析和进一步应用。由于SNM算法过于依赖关键字的选取,计算的时间复杂度高,易造成计算的浪费导致对冗余数据检测效果不佳;而Simhash算法存在关键词对应的权重选取困难问题。因此,提出了基于灰狼算法改进的Simhash算法,对关键词对应的权重选择进行优化。使用SNM算法、Simhash算法以及改进后的Simhash算法对高速公路智能交通冗余数据样本集进行仿真实验。分析结果表明改进后的Simhash算法检测高速公路交通冗余数据记录的准确率、召回率以及F-Measure都有所提升,检测效果更好。

基于分层聚合的通信信息冗余数据检测方法

为了解决冗余数据造成通信网络稳定性较差的问题,提出了基于分层聚合的通信信息冗余数据检测方法。提取通信信息冗余数据样本特征,并建立传感器节点信道;基于分层聚合更新过期未删除数据位置结构,划分不同存储单元的分层结构,查询未删除冗余数据的位置信息;设计冗余数据流检测算法,完成通信信息冗余数据检测。实验中分别测试哈希函数的数量、过滤器的大小、数据流大小、滑动窗口大小等不同参数,对冗余数据检测结果的影响。实验结果显示,当哈希函数为5、过滤器大小为1、数据流为10、滑动窗口为35时,该算法可以得到最好的冗余数据检测结果,有助于剔除通信网络中的冗余数据,保证通信稳定性。

转炉余热锅炉汽包水位优化自动控制系统

转炉余热锅炉给水系统根据转炉汽包水位周期性,波动范围大,速度较快,稳定性差等特点,采用变量检测冗余技术、开关型选择控制技术及变频选择控制技术,优化汽包水位控制方式及完善的报警联锁功能,结合转炉吹炼周期汽包水位的变化,控制功能分三步实施,实现汽包水位全自动连续控制。水位控制在工艺要求的合理范围内,整个系统达到回收蒸汽、节能降耗、安全运行的目的。