ARIMA 时间序列模型（安全关键实现）
ARIMA Model — Safety-Critical 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。 用于安全关键场景（预警、联锁、自动控制）时须做冗余/表决、看门狗与越限自检，异常输入按失效安全处理。
04
关键参数
p/d/q 阶数（由 ACF/PACF 与 AIC 选择）、季节性周期；安全版本关注中间结果一致性校验、看门狗超时与冗余表决，需进行故障注入测试。
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。 安全关键实现以失效安全为原则，双通道一致性不一致时应降级或停机，并保留审计日志。
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