ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МОДЕЛЕЙ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ ДЛЯ КРАТКОСРОЧНОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ В МИКРОКОНТРОЛЛЕРЕ ИЗМЕНЕНИЙ ПАРАМЕТРОВ ОБЪЕКТА

Рассматривается возможность использования временных рядов для прогнозирования изменений технического параметра. Для выполнения прогнозной оценки используются простые модели. В качестве базовых типов выбраны: модель на основе линейного адаптивного фильтра и модель на основе многократного экспоненциального сглаживания. Модели были модифицированы для адаптации к особенностям процесса вычислений в микроконтроллере. На их основе формируются простые алгоритмы, которые могут выполняться в микроконтроллерной системе в фоновом режиме. Они характеризуются небольшими вычислительными затратами на реализацию. В качестве исходных данных были взяты значения ускорений, снимаемых с трехосевого акселерометра, установленного на автомобиле. Данные не подвергались предварительной обработке. Прогноз осуществлялся на один шаг съема информации с датчика. Оценка моделей проводилась на одной и той же экспериментальной выборке данных. Сравнение результатов прогнозирования показало, что в целом обе модели эквивалентны, с точки зрения приведенной погрешности. Однако модель на основе многократного экспоненциального сглаживания можно использовать для оценки изменения параметра на произвольное число интервалов прогнозирования.