基于云计算的连铸辊实时监测数据治理方法

本发明公开了基于云计算的连铸辊实时监测数据的治理方法，首先基于混合灰色神经网络进行云端数据预测，对连铸辊异常缺失数据进行修补；然后在云端采用VPRS对连铸辊实时状态进行诊断。云端数据修补首先基于灰色预测理论和RBF神经网络构建出混合灰色神经网络数据预测模型，然后使用预测值完成连铸辊异常监测数据的修正，缺失数据值的补齐，云端的实时状态诊断首先利用VPRS量化分析参数判读结果和连铸辊状态之间的相关程度，挖掘影响连铸辊运行状态的关键参数；然后在云端基于VPRS参数约减和值约减算法，提取出最简的状态诊断规则，使得在进行判读的同时，通过少数关键参数的判读结果就能实时、高效的诊断出连铸辊的当前状态。