En el pronóstico de la degradación del mal funcionamiento del transmisor de radar, existen algunas restricciones, como el hecho de que es difícil obtener muestras de fallas y los datos de monitoreo no pueden alcanzar el umbral de falla. Para estas restricciones, se propone un nuevo método de pronóstico basado en datos para predecir la degradación del mal funcionamiento del transmisor de radar, en el cual se propone utilizar el promedio móvil integrado auto-regresivo actualizado dinámicamente para predecir el paso de tiempo subsiguiente de los datos históricos de medición de microondas, y se utiliza el bosque de aislamiento multivariado establecido sin muestras de falla para detectar el mal funcionamiento de degradación. La validez y portabilidad del modelo se verifican utilizando dos tipos de experimentos de pronóstico de mal funcionamiento por degradación. Los resultados experimentales muestran que el mal funcionamiento por degradación puede predecirse al menos 10 pasos de tiempo (100 min) antes de la ocurrencia de un mal funcionamiento por degradación. En comparación con los métodos existentes de pronóstico de mal funcionamiento por degradación de radar, el método propuesto necesita menos datos históricos, no requiere muestras de fallas, no tiene umbrales artificiales y no extrae características. Este método puede completar un pronóstico de mal funcionamiento por degradación cuando existen restricciones relevantes.