基于非平稳时间序列分析的发动机订单预测模型  

作　　者：谭祖健[1] 官丹萍 莫愁 丁振伟 李晓霞 

机构地区：[1]广西玉柴机器股份有限公司,广西玉林537005 [2]桂林电子科技大学,广西桂林541004

出　　处：《中国新技术新产品》2022年第4期16-19,共4页New Technology & New Products of China

摘　　要：该文分析了自回归整合滑动平均模型(ARIMA模型)中自回归功能、滑动平均功能的特点以及数据平稳化处理的方法,给出了构建订单预测模型的步骤。并以某公司1995—2017年的发动机季度销量为训练样本,预测了2018—2020年的季度订单。结果表明,预测订单与以往实际订单的变化趋势的一致性较好,预测订单与同期实际订单的误差较小,可以在企业订单管理中运用该预测模型。

关 键 词：订单预测 时间序列分析 ARIMA 

分 类 号：TP274[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]