10.3969/j.issn.1009-0134.2014.12.026
基于AR-Kalman的机械设备状态趋势预测方法研究
为提高AR模型的趋势预测精度，结合AR模型和卡尔曼滤波方法，提出了一种新的机械设备状态趋势预测方法。该方法利用AR模型作为预测器，以卡尔曼滤波方法作为实时修正器，进行趋势预测。实验结果表明，该方法能有效地对机械设备的运行状态趋势进行预测，明显提高了预测准确度。
AR模型、Burg算法、Kalman滤波、趋势预测
TH17
2014-07-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共3页
103-105
