我有一个传感器网络，可以输出每小时/每日读数。 其中一些传感器有故障，偶尔发送读数（每周一次，每月一次）。传感器彼此不连接，但可以对它们进行分类。我运行了一个聚类算法，根据它们的干参数对它们进行分类（每个参数位于不同的位置，定义和规格略有不同）。
对于每个有故障的传感器，我预测/检查它所属的集群，现在我想根据集群中其他 - 非故障 - 传感器的读数来预测其读取。
似乎ARIMA最适合数据，但有没有办法为许多时间序列构建ARIMA模型并将其应用于故障传感器的数据？是否有更适合此问题的算法？
感谢所有帮助。