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user: 4. 实验分析 由于机器故障、机器容量大小等原因，部分机器缺失值过多，因此本次选取缺失值较少的47台机器进行实验分析。分别采用时间长度为一年，半年，四个月，两个月，一个月的销量序列作为基础时间序列，采用prophet模型进行未来7天的单机以及总体销量预测，同时将温度因素作为变量之一。 为了更好的体现模型的优越性和实用性，本文采用平均百分比误差MAPE作为模型评估指标，定义如下： MAPE = ∑ 1 N | y i − y i ˜ y i | ∗ 100 N 4.1. 异常值识别 以10号站台01号机为例进行分析，如图2。 1) 上下离散系数初步检测： 图3中超出红线阈值部分为异常值，图4为采用周均值替代异常值之后的销量时序图。 图2. 10号站台01号机销量时序图 图3. 上下阈值初步检测 图4. 初步调整之后序列图 2) 小波分析再次检测 图5为基于初步异常值检测及调整后的时间序列进行小波变换后得到的去噪时间序列；图6为计算得到的上下阈值，超出阈值曲线部分为异常值；图7中黑线为初步调整之后的时序图，红色点线为最终调整异常值之后得到时序图。 图5. 小波变换后时序图 图6. 上下阈值再次检测 图7. 再次调整之后时序图 4.2. 异常值调整前后时间序列预测评估 对47台机器进行异常值调整前后prophet预测结果进行指标评估，时间序列长度采取一年。 图8中橙色线图为异常值调整之前对47台机器预测的MAPE指标评估结果，蓝色波点线图为异常值调整之后对47台机器预测的MAPE指标评估结果，从图中可以发现异常值调整之后大部分机器的预测结果评估明显优于异常值调整之前。并且不同机器的评估指标值相较于之前较为平稳。 将47台机器的单台预测结果相加，得到47台机器总的预测结果。异常值调整前47台机器总预测结果MAPE评估指标为5.48%，调整之后MAPE为4.58%。 综上，不管是单机预测还是总体预测，异常值调整之后的指标评估结果均优于异常值调整之前，说明异常值处理结果合适。 4.3. 不同时间序列长度预测评估 1) 单机预测结果 对47台机器分别采用不同时间序列长度的prophet预测。MAPE评估指标结果如下表3。 从表3中我们可以发现对于不同的机器，最优的时间序列长度都不一样，因此对于单台机器需要具体分析，通过计算47台机器的平均MAPE指标值，一年、半年、四个月、两个月、一个月分别平均MAPE值为20.7%， 19.68%， 19.31%， 21.47%， 23.52%，并且对单机不同时间序列长度对应MAPE值比较结果进行综合分析，当时间序列长度为4个月或者6个月时，预测效果较好。 图8. 异常值调整前后时间序列预测MAPE评估结果 Table 3 Evaluate the MAPE value of the prediction results of a single machine under different time series length 设备 mape_12month mape_6month mape_4month mape_2month mape_1month mape_12month_cvbg 1站台1号机 27.60% 27.66% 31.70% 33.39% 33.87% 28.28% 2站台1号机 11.21% 9.68% 8.75% 11.78% 23.02% 16.55% 3站台1号机 34.97% 28.16% 28.84% 31.27% 42.82% 35.33% 4站台1号机 22.47% 24.58% 22.56% 18.83% 22.92% 22.39% 5站台1号机 22.75% 13.76% 12.24% 12.97% 18.18% 21.73% 6站台1号机 17.25% 18.91% 19.24% 20.33% 23.05% 17.26% 7站台3号机 25.01% 22.41% 26.09% 27.23% 21.80% 24.08% 8站台1号机 6.28% 5.78% 6.82% 9.88% 9.52% 13.15% 9站台1号机 9.08% 10.20% 10.35% 15.81% 17.00% 8.89% 10站台1号机 21.89% 26.67% 25.28% 29.09% 40.32% 21.93% 11站台1号机 15.85% 18.55% 21.68% 23.78% 31.34% 15.85% 12站台1号机 37.08% 26.94% 27.66% 30.15% 30.45% 36.98% 13站台1号机 10.72% 9.58% 10.62% 12.63% 16.09% 10.39% 14站台2号机 26.82% 27.98% 24.11% 32.68% 39.72% 26.21% 14站台3号机 23.51% 29.61% 24.28% 19.65% 22.60% 23.58% 15站台2号机 9.06% 9.95% 9.22% 12.69% 12.25% 8.90% 16站台2号机 14.64% 14.81% 13.86% 11.50% 9.69% 14.90% 17站台1号机 8.15% 2.74% 7.55% 10.74% 9.28% 6.88% 18站台1号机 27.47% 25.00% 26.54% 30.85% 32.06% 27.60% 19站台3号机 29.94% 27.21% 36.72% 43.44% 32.61% 29.68% 20站台1号机 21.65% 25.37% 19.37% 18.86% 19.66% 21.06% 21站台1号机 10.67% 13.63% 12.92% 15.13% 20.12% 11.01% 22站台1号机 28.11% 21.92% 19.30% 21.46% 26.73% 29.94% 23站台1号机 62.33% 39.88% 35.53% 47.78% 50.46% 56.99% 24站台2号机 29.23% 31.60% 29.64% 33.64% 36.26% 29.84% 19站台4号机 27.65% 30.74% 32.19% 35.73% 32.40% 30.57% 25站台1号机 26.39% 17.71% 16.60% 16.43% 20.65% 34.57% 26站台1号机 21.49% 29.03% 28.76% 29.07% 29.20% 20.26% 27站台1号机 17.76% 33.51% 24.79% 26.36% 26.23% 16.18% 28站台3号机 20.35% 26.68% 19.47% 20.30% 19.54% 21.64% 29站台1号机 18.47% 19.23% 17.73% 16.16% 15.99% 14.93% 30站台1号机 30.31% 20.74% 17.51% 22.15% 20.41% 29.72% 31站台1号机 14.96% 8.16% 8.15% 14.81% 17.90% 13.23% 32站台1号机 13.79% 15.10% 17.36% 17.97% 20.50% 13.79% 33站台1号机 16.62% 16.39% 18.98% 19.39% 16.68% 16.16% 34站台1号机 39.37% 43.38% 41.02% 50.18% 51.33% 42.64% 35站台1号机 11.85% 6.54% 7.39% 8.05% 11.23% 21.14% 36站台1号机 24.43% 19.71% 17.91% 19.77% 26.12% 26.99% 28站台1号机 10.31% 12.30% 10.28% 10.82% 14.79% 19.95% 37站台1号机 17.58% 16.97% 18.28% 24.59% 16.29% 29.54% 38站台1号机 8.91% 9.03% 10.02% 9.85% 13.04% 7.98% 24站台1号机 27.21% 19.66% 24.25% 24.37% 21.47% 23.28% 39站台1号机 18.30% 14.44% 14.71% 16.18% 14.14% 17.75% 40站台1号机 8.43% 8.71% 9.14% 9.18% 29.01% 8.92% 41站台1号机 10.92% 11.86% 11.05% 10.89% 11.16% 22.61% 42站台1号机 7.50% 7.26% 8.20% 9.74% 10.32% 10.85% 43站台1号机 26.62% 25.33% 23.01% 21.38% 25.17% 28.32% 表3. 不同时间序列长度下单台机器预测结果评估MAPE值 图9. 累计预测结果MAPE指标评估图 2) 累计相加总体预测结果 对47台机器的预测结果进行累计相加，得到总体预测值。预测结果评估MAPE值如图9。 图9为不同时间序列长度对应的MAPE指标评估结果值，可以发现当时间序列长度为一年时，预测效果最好，因此对于总体预测，时间序列长度采取一年。