我有一个传感器网络，可以输出每小时/每天的读数。其中一些传感器出现故障并偶尔发出读数（每周一次，每月一次）。传感器不相互连接，但可以分类。我运行了一个聚类算法，根据它们的干燥参数对它们进行分类（每个参数都位于不同的位置，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）传感器的读取来预测它的读取。
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？有没有更好的算法适合这个问题？
感谢所有帮助。