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为保障FAST大型射电望远镜安全工作,使用传感器对其关键点应力信息进行监测与评估,对应力信号进行预测,有助于故障的早期预警与处理,提高安全性能.基于物理模型和人工智能模型预测的方法,往往需要结构详细特性信息,或相关荷载信号作为输入,建模过程较为复杂.本研究使用时间序列分析法,基于ARIMA模型对FAST光纤Bragg光栅应变计实际输出信号进行了建模与测试,利用二阶差分将信号平稳化,并确定模型阶数为ARIMA(4,2,9).通过模型训练与实际数值比对,长期预测中模型可反映信号变化趋势与规律,短期预测中,预测值与实际值间均方根误差仅为0.0013 nm,模型简单且仅依赖数据本身即可实现预测,预测精度满足FAST实际监测预测需求.