1、模拟过程前个样本受控制而第个样本失去控制。旦发现均值漂移不再控制范围，会有记录。我们来讨论均值漂移下面三种水平标准差改变.均值漂移。例如，均值偏离目标到.目标，其中是上面所描述样本值标准差即，其中是样本量在本文中，目标为标准差改变.均值漂移标准差改变.均值漂移。。

2、随着值增加，灰色预测Ⅰ类误差迅速增长。旦均值漂移水平变大，两者方法中都会变小即发现失去控制情况变得容易。当或，灰色预测值支配样本值，但灰色预测Ⅰ类误差比样本值大。当值变大，样本值和灰色预测值差别并不明显，但灰色预测Ⅰ类误差比小。这意味着如果用灰色预测值，过程变化。

3、。因为灰色预测很大，除非过程中断代价是微小，否则不建议将值增加到。如果失控和中断代价都很高，可同时用抽样和灰色预测来监控过程。旦灰色预测和样本值指出过程可能失控，在过程中断前就该做提前检查。,.,.中文字出处,.,,.,.,.,.,.,.,.,,,,.中文字出处.,。

4、大，即恢复或补过代价是重大，用来计算灰色预测样本数应该较小，因为灰色预测值对过程变化很敏感。由于，当时灰色预测Ⅰ类误差很大，建议用来监控过程。如果过程中断代价可以忽略，建议用。当时，灰色预测Ⅰ类误差较大。重点是，当时，灰色预测能迅速检验过程变化，即便是微小。

5、是基于条形控制图，最高限和最低限将分别是和。旦新预测节点超出或低于限制就意味着过程失去控制就要开始调查否则，过程继续受监控。数值分析及结论在这部分，我们给出模拟结果。我们假设过程变量服从正态分布，数据点产生于均值为方程为正态分布。样本大小是,及分别进行模拟。。

6、色指示出错概率会小。当值增加到，灰色预测作用不明显，但其Ⅰ类误差很小。从我们模拟结果可知，当或时，发现失去控制情况灰色预测能力显著，但其Ⅰ类误差相对较大。当值增加到，样本值和灰色预测值发现异常情况能力相似，但灰色预测有较小Ⅰ类误差。建议总结来说，如果过程失控代价很。

7、我们还比较了样本值Ⅰ类误差概率和灰色预测值在同样控制范围内概率。为了了解对用来计算灰色预测样本数敏感性和影响程度即值设为和，个样本原始定义为,其中分别等于和。时所观测Ⅰ类误差概率结果，样本值及灰色预测值在表给出。在情况下结果在表至中给出总结。表当时和灰。

8、色预测Ⅰ类误差和样本量Ⅰ类误差.目标.目标.目标灰色灰色灰色灰色表当时和灰色预测Ⅰ类误差和样本量Ⅰ类误差.目标.目标.目标灰色灰色灰色灰色表当时和灰色预测Ⅰ类误差和样本量Ⅰ类误差.目标.目标.目标灰色灰色灰色灰色表当时和灰色预测Ⅰ类误差和样本量Ⅰ类误差.目标.。

9、,,,.,,,,.,,.,.,.,.,方程至得到参数估计代入方程，得到ˆ其中ˆ。通过作阶累减可生成第个预测数据ˆ，即ˆˆˆ,,步骤检查过程得到新节点个样本值后，依次完成步骤至步骤来预测过程直到异常情况出现。控制范围。

10、当样本量等于时，条形控制图中线等于均值，标准差等于。条形控制图上下限为,。同样步骤可分别用于样本量为和情况。得到每个数据后就可以分析过程。所有程序用语言写出，所有样本通过生成。所有结果基于个重复抽样。旦得到条形控制图上下限，通过计算来比较灰色预测值和样本值。。

11、变化，所以此处可以节约修补损失。同时，由失去控制而产生过程混乱能被预测和减少。根据不同独立过程要考虑不同优劣势。如果损失代价较小，但中断过程代价很高，建议使用，当时，比较和灰色预测值，灰色预测Ⅰ类误差较小就是说，当过程实际受控制时，灰色预测有较小发现失去控制概率。

12、目标.目标灰色灰色灰色灰色样本值Ⅰ类误差概率实际确定为.，如.。这是因为条形控制图是基于，其中和在第部分假设值。如果过程变量服从正态分布，那么总平均概率会达到样本值标准差以内，约为.。从我们模拟结果可以看出，灰色预测值对样本量非常敏感，即值。从表至表可以看出，。

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