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基于时间序列分析方法在车队健康管理中的应用研究

2012-07-09张晓玉

湖南工程学院学报(自然科学版) 2012年1期
关键词:模型

王 培,张晓玉,柳 丹

(1,2.河南交通职业技术学院,郑州450005;3.湖南巴士公共交通有限公司,长沙410114)

健康管理(Health Management-HM)可提高整体设备的生产效率、可靠性和盈利能力,并确保生产安全[1].这里的健康有多种理解,如系统执行设计功能的能力[2,3]、系统相对预期正常状态的降级或偏差程度[4]等.实质上,健康就是系统的状态,这种状态包括完成相应功能的能力情况、与预期状态的偏差程度等.健康管理则是与健康直接相关的管理活动,通常包括监测、诊断与评估、预测和决策优化与评估四个部分.

1 时间序列

由一连串随机变量z1,z2,z3,…,zn构成的序列称为随机序列,如果该随机序列是按时间顺序排列的,就称该序列为时间序列.假设,我们在时间ti(i=1,2,3,…,n,…)观测得到zt(t=1,2,3,…,n,…),即:

此时,就得到了一个时间序列Zt={zt,t=1,2,3,…,n,…},如果同时观测m个相同对象,那么就得到一组时间序列Ztj={ztj,t=1,2,3,…n,…,j=1,2,3,…,m}[5].

时间序列的影响因素分为四类:长期趋势、季节变动、循环变动和不规则变动.

对以上四部分可以通过简单数学关系式得到时间序列的分解模型,分解模型很多,最基本的模型有加法模型和乘法模型,加法模型可以表达为:

在应用中,将依次确定以上各项,直至剔除确定项后的序列为不规则变动为止.检验是否为不规则变动的最简单方法就是看序列是否为白噪声[6].下面就本文应用到的建模过程介绍如下.

(1)确定长期趋势Ft:本文采用多项式趋势模型,模型描述如下:

(2)确定季节变动Ut:当确定长期趋势后,在时间序列中减去长期趋势后的……

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