简介：SeveralARMAmodelingapproachesareaddressed.Inthesemethodsonlypartofacorrelationsequenceisemployedforestimatingparameters.Itissatisfying,ifthegivencorrelationsequenceisofrealARMA,sinceanARMAprocesscanbecompletelydeterminedbypartofitscorrelationse-quence.Butforthecaseofameasuredcorrelationsequencethewholesequencemaybeusedtore-ducetheeffectoferroronmodelparameterestimation.Inaddition,thesemethodsnowdonotguar-anteeanonnegativespectralestimate.Inviewoftheabove-mentionedfact,aconstrainedleastsquaresfittingtechniqueisproposedwhichutilizesthewholemeasuredcorrelationsequenceandguar-anteesanonnegativespectralestimate.

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简介：摘要本题根据风电功率历史数据，采用ARMA预测方法风力发电机组功率进行短期实时预测。

简介：Stochasticadaptivecontrolisconsideredforthediscrete-timemulti-inputandmulti-outputsystemofmulti-delaywithnoiseexpressedbyanARMAprocess.TheCARIMAmodelisaspecialcaseofthesysteminquestion.Theoptimaladaptivecontrollawisgivenanditisshownthataquadraticcostfunctionisminimizedandtheclosed-loopsystemisstable.Further,whenthesystemisofminimumphase,theconvergenceratesofparameterestimatesandofthecost-functionarealsoderived.

简介：这份报纸为感动一般水准(PARMA)模特儿的原因、可颠倒的周期的autoregressive调查加权的最不绝对的偏差评估者(WLADE)。评估者的Asymptotic规度在一个部分时刻条件下面被导出。模拟研究被给估计建议WLADE的表演。

简介：粮食安全是国计民生的头等大事,关系到国家的长治久安和老百姓的安居乐业。小麦是我国的重要粮食作物,它的生产和收成对我国的粮食安全至关重要。科学预测我国小麦的产量,对制定小麦生产规划,保证我国粮食安全具有重要意义。ARMA模型既能对平稳的时间序变化趋势进行预测,也能对有一定变化趋势的时间序列进行预测,能准确地预测随机事件的短期变化趋势。文中运用ARMA模型预测我国小麦产量,取得了理想的效果。

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简介：Atimeseriesx（t）,t≥1,issaidtobeanunstableARMAprocessifx（t）satisfiesanunstableARMAmodelsuchasx（t）=a1x（t-1）+a2x（t-2）+…+a8x（t-s）+w（t）wherew（t）isastationaryARMAprocess;andthecharacteristicpolynomialA（z）=1-a1z-a2z2-…-a3z3hasallrootsontheunitcircle.Asymptoticbehaviorofsumform1ton（x2（t））willbestudiedbyshowingsomeratesofdivergenceofsumform1ton（x2（t））.ThiskindofpropertiesWillbeusedforgettingtheratesofconvergenceofleastsquaresestimatesofparametersa1,a2,…,a?

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简介：寿险保费收入的增长具有其内在的规律性,而掌握这一规律对提升我国保险业的竞争力、应对人口老龄化具有重要的作用.文章从中国的实际情况出发,以1999-2013年各季度寿险保费收入的统计数据为依据,对其进行平稳化、零均值化处理,并利用时间序列的、偏自相关函数的性质确定序列应当适合的ARMA（p,q）模型,据此对中国寿险保费收入的变化规律进行预测分析.

简介：NUK儿童安全牙膏德国品质无氟温和配方,有效保护宝宝牙龈与牙齿本品为婴幼儿专用配方,不含氟、刺激性SLS、麸质、糖和人工甜昧剂,温和无刺激。保护宝宝萌出的第一颗小乳牙,温和清洁宝宝口腔。含木糖醇和维生素E,有效营养牙龈并预防蛀牙,清新的苹果香蕉味,让宝宝不抗拒刷牙。德国制造,原装进口,符合欧盟与国标标准。经典升级非同以往植村秀全新如胶似漆眼线笔2013年.植村秀推出第一款具有划时代意义的笔状眼线胶.并以其柔滑如胶、浓郁似漆的特点在眼线市场上拔得头筹。2017年。如胶似漆

简介：新一代宽口奶瓶——NUK纤巧宽口奶瓶全新上市!倍受全球各地妈妈和宝宝喜爱的德国知名母婴品牌NUK即将推出全新一代宽口奶瓶——纤巧宽口奶瓶系列。这款奶瓶采用独创的设计理念,小身材、大口径,兼具标口奶瓶轻便易携带与宽口奶瓶方便调奶及清洗的优点,并且适用于所有NUK宽口奶嘴系列。与传统的标口奶瓶相比,它解决了不匹配宽口奶嘴的问题,同时它又比传统的宽口奶瓶瓶身更加纤细修长,因此握持更稳固、

简介：Basedonthemulti-sensoroptimalinformationfusioncriterionweightedbymatricesinthelinearminimumvariancesense,usingwhitenoiseestimators,anoptimalfusiondistributedKalmansmootherisgivenfordiscretemulti-channelARMA(autoregressivemovingaverage)signals.Thesmoothingerrorcross-covariancematricesbetweenanytwosensorsaregivenformeasurementnoises.Furthermore,thefusionsmoothergiveshigherprecisionthananylocalsmootherdoes.

简介：目的探讨应用时间序列ARMA模型对甲肝发病趋势进行预测的可行性,为预防和控制甲肝提供依据。方法采用SPSS13.0对中山市2004-2009年的甲肝月发病人数资料建立ARMA模型,并对2010年上半年数据进行2步递推预测,通过对拟合残差的白噪声检验评价模型的拟合效果,采用绝对误差百分比、均方根误差评价预测效果。结果AR（1）是拟合中山市2004-2009年甲肝逐月发病数较为合适的模型,模型为yt=5.137＋0.435yt-1＋at,其AR1系数为0.435（t=4.026,P〈0.001）;模型拟合残差的自相关系数和偏相关系数在不同时刻均无统计学意义,Ljung-BoxQ统计量差异无统计学意义（Q=6.609,P=0.636）,残差检验符合白噪声,模型拟合效果良好;绝对误差百分比和均方根误差分别为0.029和0.856,预测效果良好。结论AR（1）模型能较好的模拟中山市甲肝发病情况,且能较好地预测未来短期内的发病趋势。

简介：通过构建具有更高自回归阶数p与偏自回归阶数q的ARMA模型,在现有文献对中国银行间同业拆借利率（CHIBOR）研究的基础上,对上海银行同业间拆借利率（SHIBOR）进行估计与预测,检验了ARMA模型的预测效果。结果显示,模型短期预测能力较好,而对于长期预测,则误差波动较大,预测能力较差。针对这一截然不同的现象,从货币政策与心理预期两个方面给出了可能的解释。

简介：文章基于1978—2012年新疆羊肉产量的时间序列,先后通过平稳化检验及自相关与偏相关分析,建立模型为ARMA（1,1）;然后确定模型参数并对模型的残差序列进行白噪声检验,检验通过,满足预测的要求;运用该模型对新疆羊肉产量进行预测,结果显示平均相对误差率为2.19%,希尔不等系数5.81%,其中2012年相对误差率为2.50%,精度较高,预测良好;最后对2009—2012年进行短期预测,数据表明,羊肉产量将继续增长。

简介：摘要：文章选取腾讯2019年1月2日至2021年6月30日的615组开盘价数据作为研究对象建立ARMA模型进行预测分析。使用Eviews11软件分析腾讯的股票开盘价，在利用Eviews11软件对平稳化处理后的数据建模分析。实证分析结果表明，利用选取的ARMA模型分析预测腾讯8天的股价，结果显示，预测的误差较小，说明该模型具有一定的参考价值和现实意义。

简介：

简介：StatisticalpropertiesofwindsneartheTaichungHarbourareinvestigated.The26years′incompletedataofwindspeeds,measuredonanhourlybasis,areusedasreference.ThepossibilityofimputationusingsimulatedresultsoftheAuto-Regressive(AR),Moving-Average(MA),and/orAuto-RegressiveandMoving-Average(ARMA)modelsisstudied.Predictionsofthe25-yearextremewindspeedsbasedupontheaugmenteddataarecomparedwiththeoriginalseries.Basedupontheresults,predictionsofthe50-and100-yearextremewindspeedsarethenmade.