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连续监测得到的设备特征参数值往往是非平稳时间序列，传统的预测方法（包括BP网络预测方法）不能取得好的预测效果。该文平用小波分解的方法，将非平稳时间序列分解为多层近似意义上的平稳时间序列，并且用AR(n)模型对分解后的时间序列进行预测，实际应用表明，这种方法可以有效地应用于设备状态预测和设备故障趋势分析，具有预侧精度高，预测速度快的特点。