基于可逆跳MCMC的AR模型阶次判定及其在陀螺漂移预测中的应用

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为消除传统方法在样本数较少时确定模型的不足,提出了一种在贝叶斯准则下将可逆跳MCMC法用于AR模型的阶次估计,以抽样的方法解决AR模型对时间序列拟合时的阶数不确定问题。给出了阶次估计算法的公式和步骤。仿真试验和某陀螺漂移模型估计的结果表明,该法预测结果与实际较为吻合。但为进一步提高预测精度,还需研究平稳性和初始状态的影响。
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