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General arma Models

数学进展 1986年第2期 215-217页

作者：安鸿志 Instiute of Applied Mathematics Academia Sinica

*** Consider the following model A（B）x（t）=w（t） t=1,2,…（1）where B denotes the Backwards shift operation,***（t）=x（t-1）,B2x（t）=x（t-2）,and so on; A（B）is a polynomial of B, A（B）=1-a1B-a2B2-…-a,Br（2）with its roots laid on and at inside of the unit circle; and w（t） is a stationaryarma（p,q）process,i. e. w（t） satisfies

关键词： arma General arma Models

Chinese speaker-recognition based on arma model

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Chinese Journal of Acoustics 1998年第3期17卷 206-212页

作者： LIN Baocheng CHEN Yongbin(Dept. of Radio Engineering, Southeast University Nanjing 210096)

A Chinese speaker recognition system, which only use speech material of nasal initials and is text-independent, is presented in this paper. According to the properties of speaker's fixed nasal cavity and stable pharynx cavity when Chinese nasal initials is spoken and a few Chinese nasal initials (the total number of them is only 101 which consists of 53 Tn- and 48 n-), the spectrum parameters of zero and pole point coefficients of all Chinese nasal initials can be gotten by using arma model. The performance of this system for 20 speakers is as follows' The correct recognition rate (CRR) is 87.92% for each speaker to test all initials, when randomly choosing 2, 3, 4 and 5 initials in each speaker's and then averaging their spectrum to test individual template, the average' CRRs are 91.67%, 95.00%, 96.67% and 99.97% respectively.

关键词： arma In Chinese speaker-recognition based on arma model

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白噪声中二维谐波的二维arma建模

电子学报 1994年第3期22卷 28-35页

作者：吴嗣亮孙圣和马淑芬哈尔滨工业大学五三专业燕山大学自动化系

本文研究了白噪声中二维谐波的二维ＡＲＭＡ建模问题，并从理论上探讨了利用所建立的二维ＡＲＭＡ模型进行二维谐波信号频率估计的方法。

关键词：多维信号 arma 频率估计信息处理

基于FLOC的arma SαS模型α谱估计方法

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通信学报 2007年第7期28卷 98-103,110页

作者：王首勇朱晓波空军雷达学院军队重点实验室空军雷达学院研究生管理大队湖北武汉430019

分析了基于分数低阶矩(FLOM)估计arma SαS模型参数的不足,根据分数低阶协方差(FLOC)的概念,提出了一种基于分数低阶协方差系数估计arma SαS模型参数的方法。在此基础上,给出了arma SαS模型的α谱估计。通过对给定arma SαS模型的α... 详细信息

分析了基于分数低阶矩(FLOM)估计arma SαS模型参数的不足,根据分数低阶协方差(FLOC)的概念,提出了一种基于分数低阶协方差系数估计arma SαS模型参数的方法。在此基础上,给出了arma SαS模型的α谱估计。通过对给定arma SαS模型的α谱估计、α稳定分布噪声中正弦信号的估计与分辨进行仿真,详细比较了基于FLOM的arma SαS模型α谱估计和基于FLOC的arma SαS模型α谱估计的性能。结果表明,α值较小时,基于FLOC的arma SαS模型α谱估计的性能明显优于基于FLOM的arma SαS模型α谱估计。

关键词： α谱 arma SαS模型 α稳定分布分数低阶协方差分数低阶矩

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基于arma-ARCH的GDP组合预测

统计与决策 2007年第10期23卷 21-22页

作者：魏仕强何跃蒋薇四川大学工商管理学院成都610064

本文分析了四川省GDP发展趋势,建立了四川省GDP的arma预测模型。然后分析了企业景气调查数据和传统统计数据的差异,指出了企业景气调查数据在经济预测中的优点,并在此基础上建立了基于企业景气调查数据的ARCH预测模型。最后利用前面两... 详细信息

本文分析了四川省GDP发展趋势,建立了四川省GDP的arma预测模型。然后分析了企业景气调查数据和传统统计数据的差异,指出了企业景气调查数据在经济预测中的优点,并在此基础上建立了基于企业景气调查数据的ARCH预测模型。最后利用前面两个模型的预测结果构建了基于BP神经网络的arma-ARCH组合预测模型。

关键词： GDP arma ARCH 企业景气数据组合预测

arma模型、ARFIMA模型及其贝叶斯统计推断与实证分析

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ARMA模型、ARFIMA模型及其贝叶斯统计推断与实证分析

作者：丁卓武中南大学

学位级别：硕士

在经济领域中,我们通常运用经典的短记忆时间序列arma模型来进行客观经济过程的描述和预测。然而在实际应用中,由于经济领域的特殊性,往往会碰到很多具有长记忆特性的时间序列,因此,需引入时间序列理论体系中的一个新领域ARFIMA模型。... 详细信息

在经济领域中,我们通常运用经典的短记忆时间序列arma模型来进行客观经济过程的描述和预测。然而在实际应用中,由于经济领域的特殊性,往往会碰到很多具有长记忆特性的时间序列,因此,需引入时间序列理论体系中的一个新领域ARFIMA模型。然而传统的频率统计方法进行经济时间序列模型分析也会碰到很多困难。因此,本文再引入一种新的经济时间序列模型分析方法—贝叶斯分析方法。利用贝叶斯分析方法对ARFIMA模型进行分析可提供了一个合理的经济时间序列模型分析框架。本文主要研究了经典经济时间序列arma模型及其仿真分析,长记忆特性的时间序列ARFIMA模型及其仿真分析和ARFIMA模型的贝叶斯推断理论及其应用。具体过程如下:首先,分析了时间序列arma模型的统计结构,并利用其模型对布伦特石油价格进行预测。再次,分析了时间序列ARFIMA模型的统计结构,并利用R/S分析方法和分数阶差分推导过程,借助于Matlab,S-plus软件,得出布伦特石油价格序列具有长期记忆性,并对石油价格进行预测。最后,对长记忆时间序列ARFIMA模型进行了贝叶斯分析。构建了模型的条件似然函数和参数的先验分布,推导其参数的条件后验密度和边缘后验密度;在数据实证分析中,借助WinBUGS软件包进行了仿真分析。

关键词：时间序列 arma ARFIMA R/S分析方法贝叶斯分析

BP神经网络和arma模型在中纬度TEC短期预测中的对比分析

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大地测量与地球动力学 2021年第3期41卷 262-267页

作者：黄文喜祝芙英翟笃林林剑卿芸李新星杨剑中国地震局地震研究所地震大地测量重点实验室武汉市430071

在充分考虑TEC序列非平稳、非线性、高噪声特性前提下,以IGS提供的2017年电离层TEC格网数据为基准,运用BP神经网络和arma两种模型分别进行TEC 3 d预测,重点分析两种模型在不同季节时段、不同电离层活跃强度及不同样本长度下的TEC预测性... 详细信息

在充分考虑TEC序列非平稳、非线性、高噪声特性前提下,以IGS提供的2017年电离层TEC格网数据为基准,运用BP神经网络和arma两种模型分别进行TEC 3 d预测,重点分析两种模型在不同季节时段、不同电离层活跃强度及不同样本长度下的TEC预测性能及精度。结果表明,在不同时段,两种模型均能很好地反映TEC的变化特性,其中arma模型在春、冬时段及整体预测精度上略优于BP神经网络。在平静期,两种模型的平均相对预测精度分别为87.3%和87.5%,预测效果相差较小;在活跃期,两种模型的平均相对预测精度分别为78.5%和75.5%,BP神经网络的精度比arma模型高3%。随着样本长度的增加,BP神经网络在21 d样本处预测效果最佳,arma模型的预测精度随样本长度的增加呈降低趋势。

关键词： BP神经网络 arma 总电子含量预测

基于LSSVM-arma模型的复合地基沉降时间序列预测

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控制工程 2016年第2期23卷 190-196页

作者：曹净丁文云赵党书宋志刚刘海明昆明理工大学土木工程学院昆明650500

复合地基工后沉降对于建筑物的设计和安全具有重要意义,针对进行长期沉降观测检验需要耗费较多资源的问题,提出了一种基于小波变换、粒子群优化的最小二乘支持向量机(PSO-LSSVM)和arma模型的地基沉降时间序列预测方法。利用小波变换将... 详细信息

复合地基工后沉降对于建筑物的设计和安全具有重要意义,针对进行长期沉降观测检验需要耗费较多资源的问题,提出了一种基于小波变换、粒子群优化的最小二乘支持向量机(PSO-LSSVM)和arma模型的地基沉降时间序列预测方法。利用小波变换将地基沉降实测序列分解重构为趋势时间序列和随机时间序列,并分别建立PSO-LSSVM模型和arma模型对2个子序列进行预测分析,最后将其预测值求和作为最终预测结果。将该方法用于新疆某项目的复合地基工后沉降预测,利用工程前期实测数据建模预测后期沉降量,取得了令人满意的结果。

关键词：地基沉降时间序列预测小波变换 PSO—LSSVM arma

基于连续度聚类和动态arma时间序列预测I/O区域

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计算机科学 2006年第9期33卷 93-97页

作者：李怀阳谢长生刘艳赵振华中科技大学计算机学院信息存储系统教育部重点实验室武汉430074

为了动态优化存储系统中数据的分布,存储系统需要能动态发现密集I/O区域和预测未来密集I/O访问的区域,并根据发现和预测的结果来指导存储系统的优化。为此,本文根据存储系统的特点提出了实用且高效的基于连续度的聚类算法来发现密集I/O... 详细信息

为了动态优化存储系统中数据的分布,存储系统需要能动态发现密集I/O区域和预测未来密集I/O访问的区域,并根据发现和预测的结果来指导存储系统的优化。为此,本文根据存储系统的特点提出了实用且高效的基于连续度的聚类算法来发现密集I/O访问的区域,并采用arma时间序列模型来预测密集I/O可能访问的区域。为提高预测的准确性,采用了动态参数估计的策略。通过大量实验的结果验证了这两种算法的正确性和预测的准确性,对存储系统的优化具有较好的指导作用。

关键词：聚类预测连续度 arma