| 基于Elman神经网络修正的ARIMA预测模型 |
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| 引用本文： | 汪旭明,张均东,刘一帆,张刚.基于Elman神经网络修正的ARIMA预测模型[J].上海海事大学学报,2023(2):57-61+76. |
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| 作者姓名： | 汪旭明 张均东 刘一帆 张刚 |
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| 作者单位： | 1. 大连海事大学船舶电气工程学院;2. 大连海事大学轮机工程学院;3. 日本船级社(中国)有限公司;4. 大连海事大学航海学院 |
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| 摘 要： | 为实现船舶设备的预测性维护，提高轮机人员工作效率，提出一种由Elman神经网络修正的自回归综合移动平均(autoregressive integrated moving average, ARIMA)模型用于设备运行数据预测。对输入数据进行平稳化处理，建立相应的ARIMA模型；引入Elman神经网络对ARIMA模型的预测残差进行分析并建立Elman残差预测模型；将ARIMA模型的预测值与Elman残差预测模型的预测值相加，得到最终预测值。采用“育鲲”号船某航次中冷器的海水出口温度数据进行模型的训练和验证，将Elman-ARIMA组合模型与单一模型预测结果的平均绝对百分比误差进行对比分析，结果表明，Elman-ARIMA组合模型具有较好的预测性能。
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| 关 键 词： | 时间序列 Elman-ARIMA组合模型 数据预测 残差修正 |
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