ARMA模型时间序列分析法

资 源 简 介

ARMA模型时间序列分析法简称为时序分析法，是一种利用参数模型对有序随机振动响应数据进行处理，从而进行模态参数识别的方法。参数模型包括AR自回归模型、MA滑动平均模型和ARMA自回归滑动平均模型。这里给出了一个求出ARMA模型参数的matlab程序。

详 情 说 明

ARMA模型时间序列分析法是一种利用参数模型对有序随机振动响应数据进行分析的方法，从而实现模态参数识别。其中，参数模型包括AR自回归模型、MA滑动平均模型和ARMA自回归滑动平均模型。ARMA模型能够更加精准地描述时间序列数据之间的关系。下面是一个matlab程序，用于求解ARMA模型的参数。该程序包含以下步骤：

1. 数据预处理：将原始数据进行清洗和处理，确保数据的准确性和可靠性。

2. 模型选择：根据实际情况选择合适的ARMA模型。

3. 参数估计：利用极大似然估计法或贝叶斯估计法等方法，对ARMA模型的参数进行估计。

4. 模型检验：通过检验残差序列的平稳性、自相关性和偏自相关性等指标，来判断ARMA模型是否符合实际情况。

5. 模型预测：利用已估计出的ARMA模型，对未来一段时间的数据进行预测。

该程序可以帮助您更好地理解ARMA模型的原理和应用，并且可以为您的研究提供有价值的参考。