Выявление отказов технических систем путем прогнозирования временных рядов

Резюме: В работе рассмотрен алгоритм диагностики состояний технической системы в будущие моменты времени путем экстраполяции результатов текущих наблюдений при помощи генетического алгоритма.Новизна данной работы заключается в том, что предложенный алгоритм способен генерировать прогнозы состояний технической системы при помощи предиктивных алгоритмов и математических правил. В работе предложен оригинальный взгляд на использование генетического алгоритма – в качестве самостоятельного предиктивного алгоритма. Описанный алгоритм является комбинацией модифицированного генетического алгоритма и ряда математических правил. Так в качестве модификации генетического алгоритма применяется его параллельный вариант, а в качестве функции приспособленности используется функция проверяющая новые альтернативные решения на удаленность от геометрического представления усредненных значений графика временного ряда. Алгоритм выполняет прогнозирование на заданное количеств временных интервалов вперед, для процессов на которые влияет ограниченное количество внешних факторов. Эффективность работы алгоритма подтверждена экспериментом, в результате которого было получено прогнозное решение, общее направление развития процесса (что было проверено на практике).

Ключевые слова: Генетический алгоритм, предикативный алгоритм, экспоненциальное скользящее среднее, прогнозирование.

G. Kaplunov, V. M. Kureychik, E. N. Abramova

Detection of failures of technical systems by forecasting time series

 Summary: The paper considers the algorithm of diagnostics of the technical system States at future time points by extrapolation of the results of current observations using a genetic algorithm. The novelty of this work lies in the fact that the proposed algorithm is able to generate predictions of technical system States using predictive algorithms and mathematical rules. The paper offers an original view on the use of genetic algorithm as an independent predictive algorithm. The described algorithm is a combination of a modified genetic algorithm and a number of mathematical rules. So, as a modification of the genetic algorithm, its parallel variant (island model) is used, and as a fitness function, a function is used that tests new alternative solutions for distance from the geometric representation of the averaged values of the time series graph. The algorithm performs prediction for a given number of time intervals ahead, for processes that are affected by a limited number of external factors. The efficiency of the algorithm was confirmed by an experiment, which resulted in a predictive solution, the General direction of the process (which was tested in practice).

Keyword: Genetic algorithm, predicative algorithm, exponential moving average, prediction.

doi 10.34219/2078-8320-2020-11-3-40-44