[发明专利]基于ARIMA模型和用户调控的动态方差实时报警方法

说明书

本发明公开了一种基于ARIMA模型和用户调控的动态方差实时报警方法，所述方法包括以下步骤：纵向预测得到T个数据采集周期的预测数据同时记录真实数据X；横向预测得到当前周期中对应时段的方差根据用户赋予的各个时段的权值和方差线性组合得到基于动态方差的动态阈值；当大于动态阈值时，触发预警装置。本发明采用ARIMA时间序列预测模型，为动态方差预警机制提供了可靠的预测结果，提高了预警机制的预警正确率；本发明降低了由于环境变化从而导致正常数据波动而带来的预警失误率，即预警效率不受外界环境的影响；本发明解决了固定阈值带来的预警不及时和错误预警等问题；适用于各类实时监测系统和安全性要求较高的生产和生活环境。

技术领域

本发明涉及生产安全需求领域，尤其涉及一种基于ARIMA模型和用户调控的动态方差实时报警方法。

背景技术

随着光栅力热复合仪在电力、航空航天、石油、医疗、生命科学等领域的不断推广，人们越来越看好这一仪器在各行各业的应用前景。光栅力热复合仪以高稳定性、高敏感性、高集成性以及占用体积小、易于改装等特点击败了市场上同类型产品。

然而，在石油桶中的压力监控、石油温度监控以及在航空材料的应变监控等应用中，如何选取一个灵活的、可调控的阈值一直成为困扰用户的难题。阈值选取的过大，不能达到实时预警的效果，甚至会因没能及时报警而延误最佳处理时间，最终导致被监控对象的不可逆性破坏。阈值选择过小，会过度报警，带来不必要的恐慌。

对于一般系统而言，无论用户如何确定阈值，该值在整个监控过程中都是固定不变的。然而，固定阈值显然是不合理的，因为随着环境的变化，导致阈值范围波动，而固定的阈值显然不能达到准确预警的目的。

发明内容

本发明提供了一种基于ARIMA模型和用户调控的动态方差实时报警方法，本发明为动态方差预警机制提供了可靠的预测结果，提高了预警机制的预警正确率，详见下文描述：

一种基于ARIMA模型和用户调控的动态方差实时报警方法，所述方法包括以下步骤：

纵向预测得到T个数据采集周期的预测数据同时记录真实数据X；横向预测得到当前周期中对应时段的方差

根据用户赋予的各个时段的权值和方差线性组合得到基于动态方差的动态阈值；

当大于动态阈值时，触发预警装置。

所述纵向预测得到T个数据采集周期的预测数据的步骤具体为：

1)根据当前周期的不同时段的数据，建立满足各个时段的ARIMA(p,d,q)时间预测模型，包括确定合适的p,d,q参数；

2)根据建立的ARIMA(p,d,q)时间预测模型，预测出T个采样周期的预测数据

所述横向预测得到当前周期中对应时段的方差的步骤具体为：

1)计算当前周期的前n个周期与当前周期对应的同一时段所有真实数据的方差；

2)建立ARIMA(p,d,q)时间预测模型，包括确定合适的p,d,q参数；

3)根据时间预测模型预测下一周期的方差值。

本发明提供的技术方案的有益效果是：

1、本发明采用ARIMA时间序列预测模型，为动态方差预警机制提供了可靠的预测结果，提高了预警机制的预警正确率；

2、本发明降低了由于环境变化从而导致正常数据波动而带来的预警失误率，即预警效率不受外界环境的影响；

3、本发明解决了固定阈值带来的预警不及时和错误预警等问题；

4、本发明适用于各类实时监测系统和安全性要求较高的生产和生活环境。

附图说明