基于ARIMA模型的数据预处理技术研究

时间序列处理的精确性是影响现代工业控制系统发展的重要因素之一。数据预处理是时间序列处理的基础,它通过异常值辨识与修正、缺省值补充等工作,改进数据质量进一步的处理提供较为精确的目标数据和必要信息。由于工业生产过程中的时间序列多是非平稳序列,经典的平稳模型和回归分析不再适用。因此,本文通过建立ARIMA模型对时间序列进行预处理,并最终得到了较为精确的数据拟合信息。