Ein Zustandsautomaten-Modell, das verwendet wird, um das zukünftige Verhalten eines stochastischen Prozesses mit einem absoluten Minimum an historischem Speicher vorherzusagen. Es gruppiert vergangene Ereignisse in kausale Zustände, die exakt dieselbe Wahrscheinlichkeit für zukünftige Ergebnisse aufweisen. Ingenieure nutzen diese Modelle, um verborgene Strukturen in komplexen, verrauschten Zeitreihendaten zu finden, bei denen Standardregressionen oder Standard-Qualitätsregelkarten versagen.
Standard autocorrelation isn't catching the pattern in this noise, so let's try building an epsilon-machine to see if there's a hidden state structure.
In klarem Deutsch Die Standard-Autokorrelation erfasst das Muster in diesem Rauschen nicht, also lassen Sie uns versuchen, eine "Epsilon-machine" zu erstellen, um zu sehen, ob es eine verborgene Zustandsstruktur gibt.
Die Erstellung einer "Epsilon-machine" ist für die grundlegende Prozesslenkung übertrieben, eignet sich aber hervorragend für die Diagnose hochkomplexer, nichtlinearer Systemausfälle.
Verwandte Begriffe
Autocorrelation
Korrelation zwischen aufeinanderfolgenden Werten in einer Zeitreihe, die die Unabhängigkeit aufhebt, die Standard-Qualitätsregelkarten voraussetzen.
Regression
Anpassen einer Gleichung, die eine Zielgröße aus einer oder mehreren Eingangsvariablen vorhersagt, meist nach der Methode der kleinsten Quadrate.
SPC
Statistical process control (Statistische Prozessregelung): Verwendung von Qualitätsregelkarten und Trendregeln, um gewöhnliches Prozessrauschen von echten Veränderungen zu unterscheiden.