ARIMA 时间序列模型（嵌入式实时实现）
ARIMA Model — Embedded Real-Time Implementation
自回归—差分—移动平均模型，用于平稳（或差分后平稳）时间序列的短期预测。
01
定义
自回归—差分—移动平均模型，用于平稳（或差分后平稳）时间序列的短期预测。
02
公式与计算
φ(B)(1−B)^d xₜ = θ(B)εₜ
(p, d, q) 分别为 AR 阶数、差分阶数、MA 阶数
03
适用时机
短期预测（水位、流量、负荷）；含季节性的用 SARIMA。 在采集器/边缘节点上实现时，需按定点运算、内存与功耗约束裁剪，窗长与阈值取保守值以保证实时性。
04
关键参数
p/d/q 阶数（由 ACF/PACF 与 AIC 选择）、季节性周期；嵌入式版本注意数值量化、内存占用与执行周期预算。
05
注意事项
失效与边界适合短期（数小时至数天），不适合外推极端事件。 嵌入式实现须在目标样机上验证执行周期与长期稳定性，再上线批量部署。
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