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| 小波去噪结合ARMA模型在电力设备故障率预测中的应用 | |
| 引用本文： | 郜逸星,孙淑珍.小波去噪结合ARMA模型在电力设备故障率预测中的应用[J].内蒙古工业大学学报,2019(2). |
| 作者姓名： | 郜逸星 孙淑珍 |
| 作者单位： | 华北电力大学数理学院信息与计算研究所 |
| 摘 要： | 针对电力设备故障率具有周期性、随机性和多变性等特点,提出小波相关性去噪算法与时间序列自回归滑动平均(ARMA)模型的电力设备故障率预测方法.将电力设备故障率数据进行小波相关性去噪,最大限度保留有效序列,把重构后的序列进行ARMA建模及预测,预测值与实际值进行比较.仿真结果表明,小波相关性去噪后的ARMA模型预测结果有较高的精度,实际故障率预测效果较好. |
| 本文献已被 CNKI 等数据库收录！ | |