基于广义逆矩阵的AR模型参数估计算法

摘要：

AR(auto-regressive)模型是时序建模分析中常用的时间序列模型.在模型参数的最小二乘估计和定阶的过程中,要求线性方程组必须有解.针对这一问题,文中引入自相关系数矩阵对线性方程组进行化简,并提出基于广义逆矩阵理论的参数估计方法.该算法对线性方程组是否有解没有限制,无需事先判定,从而解决建模过程中线性方程组无解情况下的参数估计问题.实验证明该法可有效地对设备运行状态进行趋势预测,具有一定的工程意义.

关键词：时间序列、AR(auto-regressive)模型、参数估计、广义逆矩阵

所属期刊栏目：32

分类号：TN911.7;O241

资助基金：高等学校博士点专项科研基金20060056016

在线出版日期：2011-03-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：890-893