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MODEL BUILDING FOR AUTOCORRELATED PROCESS CONTROL: AN INDUSTRIAL EXPERIENCE | Science Publications

机译：自相关过程控制的模型构建：工业经验科学出版物

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> We show that many time series data are governed by Geometric Brownian Motion (GBM) law. This motivates us to propose a procedure of time series model building for autocorrelated process control that might consist of two steps. First, we test whether the process data are governed by GBM law. If it is affirmative, the appropriate model is directly given by the properties of that law. Otherwise, we go to the standard practice at the second step where the best model is constructed by using ARIMA method. An industrial example will be reported to demonstrate the advantages of that procedure. In that example, a comparison study with ARIMA method will be reported to illustrate the effectiveness and efficiency of the GBM-based model building.
机译： >我们证明许多时间序列数据受几何布朗运动（GBM）法则支配。这促使我们提出一种用于自相关过程控制的时间序列模型构建过程，该过程可能包括两个步骤。首先，我们测试过程数据是否受GBM法律管辖。如果是肯定的，则该法律的属性直接给出适当的模型。否则，我们将转到第二步的标准实践，在该实践中，将使用ARIMA方法构建最佳模型。将举一个工业实例来证明该程序的优点。在该示例中，将报告与ARIMA方法的比较研究，以说明基于GBM的模型构建的有效性和效率。

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