【摘 要】
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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
【机 构】
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中国民航大学航空工程学院,天津大学机械工程学院
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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。
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