الانحدار الحركة المتوسط - مع - المدخلات الخارجية

مزيج من نموذج الانحدار الذاتي غير الخطية مع المدخلات الخارجية والانحدار الذاتي نموذج المتوسط ​​المتحرك للتنبؤ حالة الجهاز على المدى الطويل. وهذه الورقة يعرض تحسين الهجين من الانحدار الخطي غير الإدخال مع نموذج خارجي ناركس نموذج والانحدار الذاتي نموذج متحرك أرما للتنبؤ حالة الجهاز على المدى الطويل استنادا إلى بيانات الاهتزاز في هذه الدراسة، تعتبر بيانات الاهتزاز مزيج من مكونين هما بيانات وخطأ حتمية يمكن أن يصف المكون الحاسم مؤشر الانحطاط للآلة، في حين أن مكون الخطأ يمكن أن يصور ظهور أجزاء غير مؤكدة إن التنبؤ الهجين المحسن النموذج، وهو نموذج ناركس أرما، للحصول على نتائج التنبؤ التي يستخدمها نموذج الشبكة ناركس الذي هو مناسبة للقضية غير الخطية للتنبؤ المكون الحتمي ويستخدم نموذج أرما للتنبؤ مكون الخطأ بسبب القدرة المناسبة في التنبؤ الخطي نتائج التنبؤ النهائية هي مجموع t النتائج التي تم الحصول عليها من هذه النماذج واحد ثم يتم تقييم أداء نموذج ناركس أرما باستخدام البيانات من ضاغط الميثان منخفض المكتسبة من روتين مراقبة حالة من أجل دعم التقدم في الطريقة المقترحة، دراسة مقارنة لنتائج التنبؤ التي تم الحصول عليها من يتم تنفيذ نموذج ناركس أرما والنماذج التقليدية أيضا من نتائج المقارنة تبين أن نموذج ناركس أرما المعلقة ويمكن استخدامها كأداة محتملة للتنبؤ حالة الجهاز. النمو التدريجي المتوسط ​​المتحرك ARMA. Nonlineear الانحدار الذاتي مع المدخلات الخارجية NARX. Long الأجل التنبؤ. آلة التنبؤ الدولة. المراسلة المقابلة تل 82 51 629 6152 الفاكس 82 51 629 6150. حقوق التأليف والنشر 2009 إلزيفير المحدودة جميع الحقوق محفوظة. يتم استخدام ملفات تعريف الارتباط من قبل هذا الموقع لمزيد من المعلومات، يرجى زيارة صفحة الكوكيز. حقوق الطبع والنشر 2017 إلزيفير بف أو المرخصين أو المساهمين سسينسديركت هي علامة تجارية مسجلة لشركة إلزيفير B فك هو ناقلات ثابتة من إزاحة، مع n العناصر. أنا ن - by - n المصفوفات لكل ط أنا مصفوفات الانحدار الذاتي هناك مصفوفات الانحدار الذاتي، وبعضها يمكن أن تتألف تماما من zeros. t هو متجه من الابتكارات غير متسلسلة غير مترابطة، ناقلات طول ن و t المتغيرات العشوائية العادية متعددة المتغيرات مع مصفوفة التباين. j هي مصفوفات n لكل مصفوفة j j هي مصفوفات متوسط ​​متحرك هناك q مصفوفات متوسط ​​متحرك، وبعضها يمكن أن يتكون بالكامل من أصفار. هو متجه ثابت لمعاملات اتجاه الوقت الخطي، مع n items. xt هو r - by - 1 متجه يمثل المصطلحات الخارجية في كل مرة تر هو عدد السلاسل الخارجية مصطلحات خارجية هي البيانات أو غيرها من المدخلات غير المعدلة بالإضافة إلى سلسلة زمنية الاستجابة يت تظهر كل سلسلة خارجية في جميع معادلات الاستجابة. عموما، فإن سلسلة الوقت يت و شت يمكن ملاحظتها وبعبارة أخرى، إذا كان لديك بيانات، فإنه يمثل واحد أو كل من هذه السلسلة كنت لا تعرف دائما معامل معامل معامل الاتجاه الانحراف معامل الإزاحة i والمتوسط ​​المتحرك حصيرة ريسيس j عادة ما تريد أن تناسب هذه المعلمات مع البيانات الخاصة بك انظر تقدير لطرق لتقدير المعلمات غير معروف الابتكارات t غير قابلة للرصد، على الأقل في البيانات، على الرغم من أنها يمكن أن تكون ملحوظة في المحاكاة. القيمة أداة الأدوات الاقتصادية يدعم إنشاء وتحليل فار p باستخدام أسلوب فارم والطرق المرتبطة به. تمثيل المشغل الضئيل. هناك تمثيل مكافئ لمعادلات الانحدار الذاتي الخطي من حيث عوامل التأخير. عامل التأخر L يتحرك مؤشر الوقت مرة أخرى بواسطة L 1 يت 1 المشغل L m ينقل مؤشر الزمن مرة أخرى بواسطة m L ميتيت m. In شكل عامل تأخر، تصبح المعادلة لنموذج سفارماكس يا. 0 i 1 بي L إيتكست 0 j 1 ق L j t. يمكن كتابة هذه المعادلة as. Select يور country. c هو ناقل ثابت للإزاحة مع n العناصر. أنا n-بي-n المصفوفات لكل ط ط هي مصفوفات الانحدار الذاتي هناك مصفوفات الانحدار الذاتي p، وبعضها يمكن أن تتألف تماما من zeros. t هو متجه من الابتكارات غير متسلسلة غير مترابطة، ناقلات طول n و t المتغيرات العشوائية العادية متعددة المتغيرات مع مصفوفة التباين. ج هي n-by - n مصفوفات لكل j j هي مصفوفات المتوسط ​​المتحرك هناك q مصفوفات متوسط ​​متحرك، وبعضها يمكن أن يتكون بالكامل من أصفار. هو متجه ثابت لمعاملات اتجاه الوقت الخطي، مع n element. xt هو متجه r - by - 1 يمثل المصطلحات الخارجية في كل مرة تر هو عدد من سلسلة خارجية هي مصطلحات خارجية هي البيانات أو غيرها من المدخلات غير المعدلة بالإضافة إلى سلسلة زمنية الاستجابة يت تظهر كل سلسلة خارجية في جميع معادلات الاستجابة. عموما، سلسلة الوقت يت و شت يمكن ملاحظتها وبعبارة أخرى ، إذا كان لديك بيانات، فإنه يمثل واحد أو كل من هذه السلسلة أنت لا تعرف دائما معامل معامل معامل الانحراف معامل الانحراف معامل الانحناء ج وتحريك المتوسط ​​مصفوفات j كنت تريد عادة لتناسب هذه المعلمات إلى البيانات الخاصة بك انظر تقدير لطرق لتقدير المعلمات غير معروف الابتكارات ر ليست يمكن رصدها، على الأقل في البيانات، على الرغم من أنها يمكن ملاحظتها في المحاكاة. قسم الأدوات إكونوميتريكس يدعم إنشاء وتحليل نموذج P p باستخدام فارم والطرق المرتبطة بها. تمثيل المشغل الضئيل. هناك تمثيل مكافئ للمعادلات الانحدار الذاتي الخطي من حيث مشغلات التأخر يتحرك عامل التأخر L إلى مؤشر الزمن مرة أخرى بواسطة واحد L يتي 1 العامل L m ينقل مؤشر الزمن مرة أخرى بواسطة m L ميتيت m. وفي شكل عامل التأخر، تصبح معادلة نموذج سفارماكس يا. 0 i 1 p i l i y t c x t 0 j 1 q j l j t. يمكن كتابة هذه المعادلة as. Select بلدك.