基于加权马尔可夫链修正的ARIMA预测模型的研究

• 作者: 刘如磊 曹辉 郑卓 高鹤元
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 时间序列 ARIMA模型加权马尔可夫模型马氏检验残差修正
• 年，卷（期）: 2020,（12）
• 所属期刊栏目: 应用技术与研究
• 页码范围: 63-67
• 页数: 5页
• 分类号: TP206
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2020.12.010

摘要

为改善因频繁事后维修导致的设备使用寿命骤减问题,提出基于加权马尔可夫链修正的差分自回归移动平均(ARIMA)模型来预测设备状态参数,做到事后维修转化为视情维修.考虑到ARIMA模型存在一定偏差和不稳定性,引入加权马尔可夫模型对ARIMA模型残差序列进行分析.采用状态特征值结合线性插值法将预测的残差状态转化为具体值,残差修正的预测值为最终状态值.以预测船舶海水出口温度为例,对比分析单一ARIMA模型和修正的ARIMA模型的预测结果.结果表明:修正的模型预测精度较单一ARIMA模型显著提高,具备可行性和有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曹辉		35	337	9.0	17.0
2	刘如磊		2	0	0.0	0.0
3	郑卓		2	0	0.0	0.0
4	高鹤元		2	0	0.0	0.0