我的数据具有与机器中特定组件的故障发生相对应的时间戳。时间戳不是均匀分布的。我的问题是：1）我可以使用哪些方法（几乎）准确地预测未来发生的故障（时间戳）？2）我还能推导出哪些其他功能？

到目前为止我已经尝试过：

由于时间戳序列间隔不均匀，我推导出了一个特征 datediff= 顺序故障发生之间的差异。由于它现在是一个单变量时间序列，我尝试了经典的时间序列预测方法，如 ARIMA 和 SARIMA（效果不佳）

我发布时间序列频率 = 7（每周）的季节性分解

频率=30 acf/pacf