一种基于ARCH模型和卡尔曼滤波器进行数据预测的方法与流程

本发明属于数据预测，具体涉及一种基于arch模型和卡尔曼滤波器进行数据预测的方法。

背景技术：

1、在计算机运行过程中，其主板关键电流电压的波动会受到各种因素的影响，如环境温度、负载变化等，准确预测这些关键电流电压的波动率对于计算机设备运行的可靠性和稳定性具有重要意义。

2、计算机主板关键电流电压通常有稳定的数据波动，在运行环境改变时呈现异常波动。条件异方差(conditional heteroscedasticity)通常用于描述时间序列数据中的波动率变化。传统的统计方法往往难以处理具有异方差性的数据。

3、arch模型(即自回归条件异方差模型)能够有效地捕捉到数据的条件异方差性，因此被广泛应用于金融领域和时间序列分析。本发明借鉴arch模型的思想：时间序列的方差是其历史信息的函数，即当前时间点的方差可以通过过去的残差平方来表示；并结合卡尔曼滤波器的动态调整和能够降低预测误差和噪声干扰的能力，提出一种综合方法，通过提高对计算机主板关键电流电压数据波动率的预测的准确性，来提高数据异常预测的准确性。

技术实现思路

1、(一)要解决的技术问题

2、本发明要解决的技术问题是如何提供一种基于arch模型和卡尔曼滤波器进行数据预测的方法，以解决计算机主板关键电流电压数据波动率的预测问题。

3、(二)技术方案

4、为了解决上述技术问题，本发明提出一种基于arch模型和卡尔曼滤波器进行数据预测的方法，该方法包括如下步骤：

5、步骤一：数据准备和预处理

6、收集并整理计算机主板关键电压数据的历史时间序列，包括数据和对应的时间戳，对数据进行预处理；

7、步骤二：arch模型的建立和参数估计

8、arch模型是一种用于描述时间序列变化的统计模型，通过对数据的波动率进行度量来预测未来波动率的大小；

9、步骤三：使用arch模型进行波动率的预测

10、利用已建立的arch模型，使用模型参数αi的估计值以及最新采集的真实电压数据进行预测，通过计算得到未来的波动率

11、步骤四：使用一维卡尔曼滤波器进行预测结果的修正

12、卡尔曼滤波器是一种用于状态估计的递归滤波器，用于根据观测数据和系统模型进行状态估计和修正；通过多次重复这种迭代，不断地减小预测值的误差，提高对计算机主板关键电压波动率的估计精度。

13、(三)有益效果

14、本发明提出一种基于arch模型和卡尔曼滤波器进行数据预测的方法，本发明采用了arch模型进行计算机主板关键电流电压的波动率预测，该模型基于对时间序列数据的分析和预测，能够很好地描述数据的波动率和方差，预测结果更加准确。

15、本发明采用卡尔曼滤波器对预测结果进行修正，进一步提高了预测准确度。卡尔曼滤波器可以通过对历史观测值的逐步调整，建立更为精确的状态估计值，并在下一时刻进行预测。

16、通过对计算机主板关键电流电压的波动率预测，可以及时发现未来一段时间可能发生的异常情况，进而在故障发生前提前进行处理，大幅减少计算机突发故障导致的业务中断。本发明的方法原理成熟，实现简单，具有一定的通用性，适用于其他类似的数据预测场合。

技术特征：

1.一种基于arch模型和卡尔曼滤波器进行数据预测的方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：

2.如权利要求1所述的基于arch模型和卡尔曼滤波器进行数据预测的方法，其特征在于，预处理包括：去除缺失值和平滑处理。

3.如权利要求1所述的基于arch模型和卡尔曼滤波器进行数据预测的方法，其特征在于，所述arch模型的数学表达式如下：

4.如权利要求3所述的基于arch模型和卡尔曼滤波器进行数据预测的方法，其特征在于，所述步骤二通过以下步骤在历史数据上建立一个合理的、能够捕捉波动性的arch模型：

5.如权利要求4所述的基于arch模型和卡尔曼滤波器进行数据预测的方法，其特征在于，所述s22使用adf检验或单位根检验方法，判断数据是否为平稳时间序列。

6.如权利要求4所述的基于arch模型和卡尔曼滤波器进行数据预测的方法，其特征在于，所述s26通过残差的平均方差检验或模型的信息准则来选择最佳模型。

7.如权利要求4所述的基于arch模型和卡尔曼滤波器进行数据预测的方法，其特征在于，所述步骤s24具体包括如下步骤：

8.如权利要求7所述的基于arch模型和卡尔曼滤波器进行数据预测的方法，其特征在于，所述s244使用牛顿-拉夫森法或拟牛顿法求解最优化问题。

9.如权利要求1-8任一项所述的基于arch模型和卡尔曼滤波器进行数据预测的方法，其特征在于，所述步骤四具体包括如下步骤：

10.如权利要求9所述的基于arch模型和卡尔曼滤波器进行数据预测的方法，其特征在于，所述历史波动率的获取步骤为：

技术总结
本发明涉及一种基于ARCH模型和卡尔曼滤波器进行数据预测的方法，属于数据预测技术领域。本发明中ARCH模型用于数据波动率预测，卡尔曼滤波器用于对预测结果进行修正，以提高计算机主板关键电流电压数据异常预测的准确性。本发明采用了ARCH模型进行计算机主板关键电流电压的波动率预测，该模型基于对时间序列数据的分析和预测，能够很好地描述数据的波动率和方差，预测结果更加准确。本发明采用卡尔曼滤波器对预测结果进行修正，进一步提高了预测准确度。卡尔曼滤波器可以通过对历史观测值的逐步调整，建立更为精确的状态估计值，并在下一时刻进行预测。

技术研发人员：韩小鹏,宁春生,郭申,聂建平,苟向阳
受保护的技术使用者：北京计算机技术及应用研究所
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15