基于广义逆矩阵的AR模型参数估计算法
张莹1
王太勇2
黄国龙2
1.中国民航大学,航空工程学院,天津,3003002.天津大学,机械工程学院,天津,300072
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
分类号：TN911.7(通信)O241(计算数学)
资助基金：高等学校博士学科点专项科研基金(20060056016)
论文发表日期：2010-01-01
在线出版日期：2026-09-12（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 890-893 )
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