基于大数据分析的双进双出钢球磨煤机建模研究  

Research on Modeling of Double Inlet and Double Outlet Ball Mill Based on Big Data Analysis

作　　者：高学伟[1,2] 付忠广[1] 

机构地区：[1]华北电力大学电站设备状态监测与控制教育部重点实验室,北京102206 [2]沈阳工程学院仿真中心,沈阳110136

出　　处：《煤炭技术》2016年第12期267-270,共4页Coal Technology

基　　金：国家自然科学基金资助项目(51036002);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(13XS12;2014ZZD04)

摘　　要：利用现场海量的实际运行数据进行数据挖掘建模,针对大规模数据建模过程中处理困难的情况,首先利用K-Means聚类提取建模数据,利用主成分分析法降维完成属性约简,然后在Hadoop平台的Map Reduce架构上采用分布式支持向量机模型,实现计算并行化,通过以上过程可以高效的完成建模任务。The K-Means clustering is used to extract data modeling, then the principal component analysis is used to complete attribute reduction, at last the distributed support vector machine is used to build model on the Hadoop platform in MapReduce framework for the parallel computation. The modeling is efficiently completed through the above process.

关 键 词：大数据 双进双出磨煤机 料位 

分 类 号：TD453[矿业工程—矿山机电]