一种遥测数据短期预测方法  

A Short-term Forecasting Method for Telemetry Data

作　　者：任国恒[1] 王迤冉[1] 朱海[1] 于帆 

机构地区：[1]周口师范学院计算机科学与技术学院,河南周口466001 [2]西安工业大学计算机科学与工程学院,西安710032

出　　处：《小型微型计算机系统》2014年第12期2675-2680,共6页Journal of Chinese Computer Systems

基　　金：国家自然科学基金项目(61103143)资助;河南省高校创新人才支持计划项目(2012HASTIT032)资助;河南省教育厅科学技术研究重点项目指导计划基础前沿项目(14B520057)资助;周口师范学院青年科研基金项目(zknuc0214;zknuc0204)资助

摘　　要：为实现遥测数据的快速和高精度预测,针对遥测数据的非平稳性特点,提出一种基于小波分析和自适应指数平滑法的建模方法.该方法引入小波分析技术对遥测数据非平稳序列进行分解和重构,将原始非平稳遥测数据序列分解为较平稳的序列.利用对传统的指数平滑法改进后的自适应指数平滑法和周期自回归模型(PAR模型)建立短期预测模型,并对太阳翼输出功率数据的未来趋势进行预测分析.实验结果表明预测曲线与实际曲线吻合效果理想,该方法能够有效的解决遥测数据的短期预测问题.In order to achieve fast and high-precision prediction for telemetry data, according to the non-stationary of telemetry data, a forecast method based on wavelet analysis and adaptive exponential smoothing is proposed. Wavelet analysis technology is used to make decomposition and reconstruction for non-stationary sequence and steady sequence is obtained. Then adaptive exponential smoothing that is improved from traditional exponential smoothing and periodic autoregressive model （ PAR model ） are used to build shortterm prediction model, and the model is used to analyze the data of solar array output power. Simulation results show that predict curve and practical curve are almost coincide, the method is effective to solve the short-term forecasting problem of telemetry data.

关 键 词：遥测数据 短期预测 小波分析 自适应指数平滑法 PAR模型 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]