Autoregressive Moving Average With Exogenous Input

Sebuah hibrida model autoregresif nonlinear dengan model input bergerak eksogen dan autoregresif untuk peramalan keadaan mesin jangka panjang. Makalah ini menyajikan perbaikan hibrida autoregresif nonlinier dengan model input NARX eksogen dan model ARMA rata-rata bergerak autoregresif untuk peramalan mesin jangka panjang. Berdasarkan data getaran Dalam penelitian ini, data getaran dianggap sebagai kombinasi dua komponen yang merupakan deterministik data dan error. Komponen deterministik dapat menggambarkan indeks degradasi mesin, sedangkan komponen kesalahan dapat menggambarkan kemunculan bagian yang tidak pasti. Peramalan hibrida yang lebih baik Model, yaitu model ARM NARX, dilakukan untuk mendapatkan hasil peramalan dimana model jaringan NARX yang sesuai untuk masalah nonlinier digunakan untuk meramalkan komponen deterministik dan model ARMA digunakan untuk memprediksi komponen kesalahan karena kemampuan prediksi linear yang sesuai. Hasil peramalan terakhir adalah jumlah t Hasil yang diperoleh dari model tunggal ini Kinerja model ARM NARX kemudian dievaluasi dengan menggunakan data kompresor metana rendah yang diperoleh dari rutinitas pemantauan kondisi Untuk menguatkan kemajuan metode yang diusulkan, sebuah studi komparatif mengenai hasil peramalan diperoleh dari Model ARM NARX dan model tradisional juga dilakukan. Hasil komparatif menunjukkan bahwa model ARM NARX sangat menonjol dan dapat digunakan sebagai alat potensial untuk memprediksi keadaan mesin. Arus tempur agresif ARMA. Nonlinear autoregressive dengan input NARX. Long prediksi eksogen. Peramalan peramalan mesin. Penulis terkait Tel 82 51 629 6152 faks 82 51 629 6150.Copyright 2009 Elsevier Ltd. Semua hak dilindungi undang-undang. Cookies digunakan oleh situs ini Untuk informasi lebih lanjut, kunjungi halaman cookies. Copyright 2017 Elsevier BV atau pemberi lisensinya atau kontributor ScienceDirect Adalah merek dagang terdaftar dari Elsevier B Vc adalah vektor offset konstan, dengan n elements. i adalah n - by - N matriks untuk masing-masing i i adalah matriks autoregresif Ada matriks autoregresif p, dan beberapa dapat seluruhnya terdiri dari zeros. t adalah vektor dari inovasi tidak serasi, vektor dengan panjang n T adalah vektor acak normal multivariat dengan matriks kovariansi. J adalah matriks n - by-n untuk masing-masing j The j adalah matriks rata-rata bergerak Ada matriks bergerak rata-rata bergerak, dan beberapa dapat seluruhnya terdiri dari zeros. is merupakan vektor konstan koefisien tren waktu linier, dengan n elements. xt adalah Vektor r - by - 1 yang mewakili istilah eksogen pada setiap waktu adalah jumlah deret eksogen. Istilah eksogen adalah data atau input yang tidak dimodifikasi selain rangkaian waktu respon. Setiap seri eksogen muncul di semua persamaan respon. Umumnya, deret waktu Dan xt dapat diamati Dengan kata lain, jika Anda memiliki data, ini mewakili satu atau kedua rangkaian ini Anda tidak selalu tahu koefisien koefisien tren offset c matriks autoregresif i dan rata-rata tikar rata-rata Rices j Anda biasanya ingin menyesuaikan parameter ini dengan data Anda Lihat perkiraan cara untuk memperkirakan parameter yang tidak diketahui Inovasi tidak dapat diamati, setidaknya dalam data, meskipun dapat diamati dalam simulasi. Econometrics Toolbox mendukung pembuatan dan analisis VAR P model menggunakan varm dan metode yang terkait. Perwakilan Operator Terowongan. Ada representasi setara dengan persamaan autoregresif linier dalam hal operator lag Operator lag L memindahkan indeks waktu kembali oleh satu L ytyt 1 Operator L m menggerakkan indeks waktu kembali Oleh m L mytyt m. In lag operator form, persamaan untuk model pq SVARMAX menjadi. 0 i 1 pi L iytcxt 0 j 1 qj L j t. Persamaan ini dapat ditulis sebagai. Select Your Country. c adalah vektor offset konstan, dengan n elements. i adalah matriks n - by-n untuk masing-masing i i Adalah matriks autoregresif Ada matriks autoregresif p, dan beberapa dapat seluruhnya terdiri dari zeros. t adalah vektor dari inovasi yang tidak berkorelasi serentak, vektor dengan panjang n T adalah vektor acak normal multivariat dengan matriks kovariansi. N - by - n Matriks untuk masing-masing j The j bergerak matriks rata-rata Ada q matriks rata-rata bergerak, dan beberapa dapat seluruhnya terdiri dari nol. Sebuah vektor konstan koefisien tren waktu linier, dengan n elements. xt adalah vektor r - by - 1 yang mewakili Istilah eksogen pada setiap waktu adalah jumlah deret eksogen. Istilah eksogen adalah data atau input yang tidak dimodifikasi selain rangkaian waktu respon. Setiap seri eksogen muncul di semua persamaan respon. Umumnya, deret waktu yt dan xt dapat diamati. Dengan kata lain , Jika Anda memiliki data, Ini mewakili satu atau kedua rangkaian ini Anda tidak selalu tahu koefisien koefisien tren offset c matriks autoregresif i dan matriks rata-rata bergerak j Anda biasanya ingin memasukkan parameter ini ke data Anda. Lihat perkiraan cara untuk memperkirakan parameter yang tidak diketahui Inovasi tidak Dapat diamati, setidaknya dalam data, meskipun dapat diamati dalam simulasi. Econometrics Toolbox mendukung pembuatan dan analisis model VAR p dengan menggunakan metode varm dan yang terkait. Perwakilan Operator Teror. Ada representasi setara dengan persamaan autoregresif linier dalam hal Operator lag Operator lag L menggerakkan indeks waktu kembali dengan satu L ytyt 1 Operator L m memindahkan indeks waktu kembali oleh m L mytyt m. Dalam bentuk operator lag, persamaan untuk model pq SVARMAX menjadi. 0 i 1 p i L i y t c x t 0 j 1 q j L j t. Persamaan ini dapat ditulis sebagai. Pilih Negara Anda.