基于非平稳时间序列分析的发动机订单预测模型

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(自动化技术及设备)

在线出版日期：2022-06-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：16-19