基于時間序列模型的化工設備狀態(tài)的預測應用研究.pdf

1、北京化工大學碩士學位論文基于時間序列模型的化工設備狀態(tài)的預測應用研究姓名：徐大維申請學位級別：碩士專業(yè)：計算機應用技術(shù)指導教師：高金吉20090603北京化工大學碩士學位論文3、本文把時間序列序貫學習的思想引入Elman網(wǎng)絡的在線建模過程中，實現(xiàn)了網(wǎng)絡在線學習，通過時間窗的推移，不斷地利用新采集數(shù)據(jù)對網(wǎng)絡進行訓練，提高了網(wǎng)絡的建模效率和對真實數(shù)據(jù)的跟蹤和擬合能力。4、針對故障樣本數(shù)據(jù)豐富的情況，借鑒美國辛辛那提大學的IMS(Intell

2、igentMaintenanceSystems)中心提出的匹配矩陣的思想，本文介紹了一種基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的匹配矩陣預測模型，并將其應用于設備狀態(tài)的真實數(shù)據(jù)，取得了良好的預測效果。而且在該匹配矩陣模型的建模過程中融合了ARMA模型，擁有較高的建模效率和反應速度，體現(xiàn)了多種預測方法相互融合的現(xiàn)代預測技術(shù)的發(fā)展方向。5、面對目前matlab軟件不支持建模函數(shù)編譯成動態(tài)鏈接庫被VC調(diào)用的問題，通過重新編寫算法和利用其他組織編寫的時間序列工具箱等