本文主要研究内容
作者郜逸星,孙淑珍（2019）在《小波去噪结合ARMA模型在电力设备故障率预测中的应用》一文中研究指出：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.
Abstract
zhen dui dian li she bei gu zhang lv ju you zhou ji xing 、sui ji xing he duo bian xing deng te dian ,di chu xiao bo xiang guan xing qu zao suan fa yu shi jian xu lie zi hui gui hua dong ping jun (ARMA)mo xing de dian li she bei gu zhang lv yu ce fang fa .jiang dian li she bei gu zhang lv shu ju jin hang xiao bo xiang guan xing qu zao ,zui da xian du bao liu you xiao xu lie ,ba chong gou hou de xu lie jin hang ARMAjian mo ji yu ce ,yu ce zhi yu shi ji zhi jin hang bi jiao .fang zhen jie guo biao ming ,xiao bo xiang guan xing qu zao hou de ARMAmo xing yu ce jie guo you jiao gao de jing du ,shi ji gu zhang lv yu ce xiao guo jiao hao .
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自内蒙古工业大学学报(自然科学版)的郜逸星,孙淑珍，发表于刊物内蒙古工业大学学报(自然科学版)2019年02期论文，是一篇关于小波去噪论文,模型论文,电力设备故障率论文,预测论文,精确性论文,内蒙古工业大学学报(自然科学版)2019年02期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自内蒙古工业大学学报(自然科学版)2019年02期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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