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Updated: Jul 5, 2025

Data Communication Based on MQTT in a Polymer Extrusion Process
Published on: July 15, 2022
智能:用于大数据分析和物联网的智能工具
Shohel Sayeed1, Abu Fuad Ahmad1, Tan Choo Peng1
1Faculty of Information Science and Technology, Multimedia University, Melaka, Melaka, 75450, Malaysia.
这项研究解决了大数据分析的挑战,提出了一个混合模型来赋值缺失的值. 混合方法,整合机器学习和统计技术,显著提高了数据质量和模型准确性.
科学领域:
- 计算机科学 计算机科学
- 数据科学数据科学数据科学
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 通过物联网 (IoT) 的物理和数字世界的融合产生了庞大的,多功能的大数据.
- 大数据分析性能受到数据质量问题,特别是缺失或不准确的值的影响.
- 发现和修复脏数据是大数据分析中的一个关键挑战,以确保可靠的结果.
研究的目的:
- 评估大数据的各种缺失值归算技术.
- 提出和验证一个混合模型,整合机器学习和统计方法,用于增强数据归算.
- 通过有效的数据清理,提高大数据分析的准确性和可靠性.
主要方法:
- 不同机器学习 (ML) 模型用于缺失值赋值的比较.
- 开发一种混合归算模型,将ML和基于样本的统计技术结合起来.
- 应用K-means集群和主要组件分析用于特征工程.
- 实施K折交叉验证以防止过.
主要成果:
- 拟议的混合归算模型在处理缺失值方面表现出卓越的性能.
- 在改进的数据集上,特征工程和超参数调整导致了显著的准确性增长.
- 该XGBoost模型实现了高精度,根平均平方对数误差 (RMSLE) 约为0.125.5.
结论:
- 有效的缺失值赋值对于准确的大数据分析至关重要.
- 混合ML和统计归算模型为数据质量改进提供了强大的解决方案.
- 该研究验证了拟议方法在提高预测模型性能方面的有效性.
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