关于ARMA（pq）模型序列的叠加问题

讨论了关于零均值的平稳时间序列ＭＡ（ｑ），ＡＲ（ｐ），ＡＲＭＡ（ｐｑ）三种模型在一定条件下的叠加，乘积所呈现模型的一些结论。     

带钢张力ARMA时序模型的时域特性分析

在文献［１］的基础上，运用随机过程理论，进一步讨论了带钢张力ＡＲＭＡ时序模型的三种主要时域特性：描述系统动态特性的Ｇｒｅｅｎ函数｛Ｇｊ｝，描述随机数字序列统计特性的自协方差函数｛Ｒｋ｝和偏相关函数｛φｋｋ｝，从不同的角度揭示了ＡＲＭＡ时序模型所表征的带钢张力系统的动态特性，为带钢张力ＡＲＭＡ时序模型的识别与参数估计奠定了基础     

AR模型应用于振动信号趋势预测的研究

振动信号的趋势预测是设备状态监测与故障诊断中的一个重要内容。论文提出采用时间序列ＡＲ模型进行趋势预测。将现场测得的非平稳振动序列通过ＡＲＩＭＡ模型和标准化处理,转化成标准正态平稳时间序列。模型参数估计使用了方法简单、参数估计无偏、精度高的最小二乘法。通过现场实测数据进行验证,计算结果表明ＡＲ模型能够很好地拟合振动信号时间序列并取得了一定的预测精度,可以达到预测要求。     

黄淮海平原历史旱涝灾害的时间序列分析

选用全国自然灾害历史数据库中黄淮海平原地区的旱涝灾害等级数据，运用时间序列分析方法，建立了该地区旱涝灾害的自回归－－移动平均混合模型（ＡＲＭＡ模型），并根据所建模型对旱涝灾害进行了后验预报，结果表明，用ＡＲＭＡ模型做年际旱涝变化趋势预报是有潜力的。     

GPS定位数据的在线识别与预测

通过大量的ＧＰＳ定位观测数据的统计处理导出了一种对非平稳时序列建模或识别及预测的简单方法。该方法是 基于小二乘法和线性系统识别方法。并提出了与传统ＡＲＭＡ模型有所不同的模型，我们称之为准ＡＲＭＡ模型，用具时变参数的模型对ＧＰＳ接收机输出数据进行线识别与预测，证实了此方法有效方法。     

中国股市日内成交量序列建模及预测研究

首先研究上证指数日内高频成交量时间序列的统计特征,包括平稳性、自相关和 长 记 忆 性,然后我们通过对剔除日内周期趋势的成交量序列建立 ＡＲＭＡ 模型,并分别结合 ＡＲＣＨ 类模型和 ＡＲＦＩＭＡ 模型消除模型的异方差和长记忆性．我们的实证分析结果表明在消除日内周期项、异方差和长记忆性后建立的时间序列模型比原始序列的时间序列模型有更高的预测精度．      

LAC准则及其在ARMA模型辨识中的应用

基于残差序列最小自相关原理，提出了模型适用性ＬＡＣ检验准则及其递推算法，用于辩识和估计ＡＲＭＡ（ｐ，ｑ）模型的结构和参数，在实际应用中取得了较满意的结果。其特点是计算量小、精度高，并且不受ｑ＜ｐ条件的限制。     

局部反馈函数联接网络及其应用

结合时间序列分析提出了一种具有局部反馈回路的函数联接网络（ＬＲＦＬＮ）模型，并利用ＬＲＦＬＮ对非线性时间序列进行了建模与预报，对网络扩展函数选取，初始权集的设定，以及网络结构选择和学习算法进行了研究，同时，通过对模拟数据和机切削颤振数数据的建模与预报，将其与常用的时间序列模型（ＡＲ，ＡＲＭＡ和指数自回归模型）以及ＢＰ网络进行比较，研究结果表明该方法是可行和有效的。     

ARMA模型的一种线性建模法

在ＡＲＭＡ模型的自协方差函数和函逆数的基础上，利用Ｍａｒｐｌｅ算法提出一种ＡＲＭＡ模型的线性建模法，与非线性建模法比较，其运算工作量大大减少，便于在线别识和控制，而且利用此方法建立的ＡＲＭＡ模型参数的精度较高。     

一种简单的确定ARMA模型结构的方法

研究了ＡＲＭＡ模型的建模问题，把正交最小二乘算法用于确定ＡＲＭＡ模型的结构，同时也辨识了ＡＲＭＡ模型的相应参数，最后给出了一些算例说明算法的可行性。     

ARMA谱的理论频率分辨力

从简化了的ＡＲＭＡ谱估计计算公式出发，推导出ＡＲＭＡ谱分辨相邻谱峰的频率分力与采样频率和ＡＲＭＡ模型阶数的关系，指出了ＡＲＭＡ谱分辨相邻谱峰时的有效效率区间和盲区。     

非平稳随机信号ARMA模型时变参数与其WVD的关系

研究了非平稳随机信号自回归滑动平均（ＡＲＭＡ）模型时变参数与其对应的离散ＷＶＤ以及ＡＲＭＡ模型时变参数与连续ＷＶＤ之间的关系，使ＷＶＤ可以用ＡＲＭＡ模型的时变参数表示，计算机仿真结果验证了理论推导。     

ARMA模型离群值的识别

给出了ＡＲＭＡ模型中离群值的一种估计方法与计算步骤，对若干组数据进行了验证的表明，所给方法行之有效。     

钢筋混凝土梁损伤的振动诊断

利用时间序列法中的ＡＲ或ＡＲＭＡ模型得到时的脉冲传递函数的特点，提出了由传递函数求出结构动力特性的方法。同时，通过分析实验钢筋混凝土梁的振动信号，得到了故障对格林函数影响的规律性在此基础上建立的初步故障诊断因子。     

汽车主动悬架系统的渐近稳定自适应控制

给出了一种基于二自由度车辆模型的主动悬架系统的模型参考自适应控制（ＭＲＡＣ）策略，推导了主动悬架系统的ＭＲＡＣ实现理想模型跟踪所必须满足的Ｅｒｚｂｅｒｇｅｒ条件，应用Ｌｙａｐｕｎｏｖ稳定性理论导出了在悬架参数变化时的渐近稳定自适应控制规律，并对主动悬架系统进行了仿真计算。结果表明，在悬架系统参数有较大变化时，采用ＭＲＡＣ策略的控制效果较采用一般控制策略的主动悬架为好。     

共缩聚物序列结构的~1H-NMR研究

建立了利用１Ｈ－ＮＭＲ和计算机处理具有重叠 ＮＭＲ谱峰的分峰技术；分析计算共缩聚物序列结构的方法。该法在ＨＤＡ－ＰＰＤ－ＴＰＣ三元共聚酰胺体系序列结构研究中应用，证明具有较好的适应性和准确性。     

ARMA序列AR参数G—M估计的渐近正态性

证明了ＡＲＭＡ序列ＡＲ参数Ｇ－Ｍ估计的渐近正态性。     

用动态时序模型分析发电机组的振动特性

系统的动态振动特性虽然可用有限元法计算，但用有限元法时，往往要引入一系列人为假设，从而易导致计算结果与实际不符。该文应用动态时序ＡＲＭＡ模型计算了某发电机组的振动特性参数，取得了满意的效果。     

时间序列AR模型参数的积分求解法

基于对时间序列实质的分析，提出了旨在减少序列的随机误差影响以及提高拟合精度的ＡＲ模型参数的积分求解法，重点讨论了ＡＲ（１）模型及ＡＲ（ｐ）模型参数的积分求解法，并与最小二乘法在计算机上进行了仿真比较，结果表明，有用积分求解法所得ＡＲ模型参数的估计精度比最小二乘法的高。     

噪声为ARMA序列时变参数估计

本文利用最小二乘估计给出噪声为 ＡＲＭＡ序列线性模型中时变参数估计,并讨论了估计量的相容性问题．