ARMA模型（自回归滑动平均模型）

本文采用局部线性化技术研究了非线性指数自回归模型。 所获得的结果已按时间序列执行,该时间序列代表了十年期间的糖尿病患者人数。

基于辅助模型的递归和迭代最小二乘算法用于自回归输出误差自回归系统

1 如果0均值平稳过程{ X(n) } 满足 1 其中{Wn}为白噪声序列则称 { X(n) } 为自回归滑动平均过程简记ARMA (p , q)过程 2) 在1式中 如果q=0则称{X(n)}为p阶

泊松过程基于arma模型的预测，此程序是基于matlab软件。

本文基于SAS软件利用ARMA模型实现了对平稳时间序列的拟合预测。

基于ARMA模型的时间序列挖掘，合肥工业大学，硕士学位论文，2013年

ARMA model parameter estimation papers

Aerodynamic reduction technology based on ARMA model

AR模型与MA实际上是ARMA(p,q)模型的特例。平稳系列建模假如某个观察值序列通过序列预处理可以判定为平稳非白噪声序列，就可以利用ARMA模型对序列建模。本周首先更新的是用R来实现ARMA模型。A

基于ARMA模型的功率谱估计.pptx