过程工业大数据建模研究展望

被引：90

作者：

刘强 ^{[1
,2
]}

秦泗钊 ^{[2
,3
]}

机构：

[1] 东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室

[2] 美国南加州大学化工系

[3] 香港中文大学(深圳)

来源：

自动化学报 | 2016年 / 42卷 / 02期

基金：

中国博士后科学基金;

关键词：

过程工业大数据; 多层面数据潜结构建模; 多时空时间序列数据建模; 大数据计算架构;

D O I：

10.16383/j.aas.2016.c150510

中图分类号：

TP311.13 [];

学科分类号：

1201 ;

摘要：

人们对大数据的认识已从"3Vs"(Volume—大容量;Variety—多样性;Velocity—处理实时性)、"4Vs"("3Vs"与Value—价值)、到现今的"5Vs"("4Vs"与Veracity—真实性).在此背景下,首先分析过程工业大数据的"5Vs"特性;接下来,综述现有数据建模方法,并结合过程工业大数据特有性质(包括:多层面不规则采样性、多时空时间序列性、不真实数据混杂性)论述现有数据建模方法应用于工业大数据建模时的局限;最后,探讨过程工业大数据建模有待研究的问题,包括:1)多层面不规则采样数据的潜结构建模;2)用于事件发现、决策和因果分析的多时空时间序列数据建模;3)含有不真实数据的鲁棒建模;4)支持实时建模的大容量数据计算架构与方法.

引用

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