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基于边缘计算的企业海量云端动态数据清洗方法研究

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原有清洗方法对缺失数据的筛选标准过于模糊,无法完成未来企业的数据预测.因此,提出基于边缘计算的企业海量云端动态数据清洗方法.在数据采集模块,对动态数据进行预处理.基于边缘计算构建数据筛选模型,将企业数据进行分类.计算企业数据的传输延时和耗能.通过时间序列理论依据,保证企业动态原始数据的真实性,从全局和局部两个方面划分云端的动态数据特征,完成动态数据清洗.实现基于边缘计算的清洗方法设计.实验结果表明:所提方法的准确度在99.8%以上,数据预测结果精度高,更具有应用价值.
Research on Dynamic Data Cleaning Method of Enterprise Massive Cloud Based on Edge Computing
The original cleaning method's screening criteria for missing data are too vague to complete the data prediction of future enterpris-es.Therefore,an edge computing-based dynamic data cleaning method for enterprise massive cloud is proposed.In the data acqui-sition module,the dynamic data is preprocessed.It builds a data screening model based on edge computing to classify enterprise data,calculates the transmission delay and energy consumption of enterprise data.Based on the theoretical basis of time series,the authenticity of the dynamic raw data of the enterprise is guaranteed,and the dynamic data characteristics of the cloud are di-vided into global and local aspects to complete the dynamic data cleaning.It realizes the design of cleaning method based on edge computing.The experimental results show that the accuracy of this method is above 99.8%.It shows that the data prediction re-sults of the method in this paper have high accuracy and have more application value.

edge calculationenterprise datacloud datadata cleaning

徐晓冰、李奇越、陈艺、赵龙、秦琪、汪玉

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合肥工业大学 电气与自动化工程学院,安徽 合肥 230009

国网安徽省电力有限公司电力科学研究院,安徽 合肥 230000

边缘计算 企业数据 云端数据 数据清洗

2025

自动化技术与应用
中国自动化学会 黑龙江省自动化学会 黑龙江省科学院自动化研究所

自动化技术与应用

影响因子:0.316
ISSN:1003-7241
年,卷(期):2025.44(1)