【摘 要】
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针对现有的自回归（Autoregressive,AR）模型对非平稳数据预测效果不佳的问题,提出了基于时变自回归（Time-Varying Autoregressive,TVAR）模型的时序预测方法.针对某型国产飞机发动
【机 构】
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针对现有的自回归（Autoregressive,AR）模型对非平稳数据预测效果不佳的问题,提出了基于时变自回归（Time-Varying Autoregressive,TVAR）模型的时序预测方法.针对某型国产飞机发动机的低压转速信号,使用TVAR模型分别进行点预测和区间预测,并与AR模型的点预测结果进行对比.研究结果表明,TVAR模型能够很好地反映非平稳数据的变化趋势.在给定置信水平下,TVAR预测区间能够包含真实数据,因此TVAR模型在时序预测中具有更好的预测效果.
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