【摘 要】
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传统的基于相关性分析方法进行建模的局限性和“危险性”主要表现在：估计的样本自相关是非常坏的估计，经常会有大的方差，彼此之间是高度相关的，可能给出原来序列结构一个完全失真
【机 构】
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重庆大学资源及环境科学学院,重庆大学西南资源开发及环境灾害控制工程教育部重点实验室,重庆市公用事业建设工程公司
【基金项目】
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基金项目：国家自然科学基金资助项目（50374084）
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传统的基于相关性分析方法进行建模的局限性和“危险性”主要表现在：估计的样本自相关是非常坏的估计，经常会有大的方差，彼此之间是高度相关的，可能给出原来序列结构一个完全失真的图像，不能较准确和全面地反映系统特性。提出了基于动态数据系统的时间序列建模方法，将时间序列看作是随机系统对不相关的或相互独立的“白噪声”输入响应的一种实现方式。对平稳时间序列，以自回归滑动平均模型为基本模型，并以额值为1递增拟合，用F检验判断拟合的改善程度，最后用残差分析判断模型的适用性。对非平稳序列，需先分离出确定性趋势，对剩余平稳随机
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