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针对小样本条件下用矩估计（ME）方法获取ARMA模型参数粗略的缺点，将粒子群优化算法（PSO）用于小样本ARMA模型参数的极大似然估计（MLE），以获得概率上最优的数字解。在分析基于ARMA模型似然函数的基础上，详细分析了PSO的思想、方法和评价指标。以实际例证显示了联合PSO优化方法估计AMAR埋模型参数的优良特性，并从算法和似然函数角度分别阐释了形成利弊的原因。