ar模型与ma模型区别

BOX-JENKINS预测法

1 适用于平稳时序的三种基本模型

（1）AR(p)模型（Auto regression Model）——自回归模型

p阶自回归模型：

????=??+?1?????1+?2?????2+?+??????????+????

式中，????为时间序列第??时刻的观察值，即为因变量或称被解释变量；?????1，?????2，?，???????为时序????的滞后序列，这里作为自变量或称为解释变量；????是随机误差项；??，?1，?2，?，???为待估的自回归参数。 （2）MA(q)模型（Moving Average Model）——移动平均模型

q阶移动平均模型：

yt???et??1et?1??2et?2????qet?q

式中，?为时间序列的平均数，但当{yt}序列在0上下变动时，显然?=0，可删除此项；et，et?1，et?2，?，et?q为模型在第t期，第t?1期，?，第t?q期的误差；?1，?2，?，?q为待估的移动平均参数。

（3）ARMA(p,q)模型——自回归移动平均模型（Auto regression Moving Average Model）

模型的形式为：

yt?c??1yt?1??2yt?2?

自回归AR模型、移动平均MA模型与自回归移动平均ARMA模型的比较分析

系统中某一因素变量的时间序列数据没有确定的变化形式，也不能用时间的确定函数描述，但可以用概率统计方法寻求比较合适的随机模型近似反映其变化规律。(自变量不直接含有时间变量,但隐含时间因素)

1． 自回归AR(p)模型

（R：模型的名称 P：模型的参数）（自己影响自己，但可能存在误差，误差即没有考虑到的因素）

(1)模型形式（εt越小越好，但不能为0：ε为0表示只受以前Y的历史的影响不受其他因素影响）

yt=φ1yt-1+φ2yt-2+……+φpyt-p+εt

式中假设：yt的变化主要与时间序列的历史数据有关，与其它因素无关；

εt不同时刻互不相关，εt与yt历史序列不相关。 式中符号：p模型的阶次，滞后的时间周期，通过实验和参数确定； yt当前预测值，与自身过去观测值yt-1、…、yt-p是同一序列不同时刻的随机变量，相互间有线性关系，也反映时间滞后关系； yt-1、yt-2、……、yt-p同一平稳序列过去p个时期的观测值； φ1、φ2、……、φp自回归系数，通过计算得出的权数，表达yt依赖于过去的程度，且这种依赖关系恒

实验二 模拟AR模型

一、 实验目的：熟悉各种AR模型的样本自相关系数和偏相关系数的特点，为理 论学习提供直观的印象。 二、 实验内容：随机模拟各种AR模型。

三、 实验要求：记录各AR模型的样本自相关系数和偏相关系数，观察各种序列图形，总结AR模型的样本自相关系数和偏相关系数的特点 四、 实验时间：2小时。 五、 实验软件：SAS系统。 六、 实验步骤

1、开机进入SAS系统。 2、 模拟实根情况，模拟过程。 3、 在edit窗中输入如下程序： data a; x1=0.5; x2=0.5; n=-50;

do i=-50 to 250; a=rannor(32565); x=a-0.6*x1+0.4*x2; x2=x1; x1=x; n=n+1;

if i>0 then output; end; run;

4、观察输出的数据，输入如下程序，并提交程序。 proc print data=a;

自回归（AR）模型

理论模型

自回归（AutoRegressive, AR）模型又称为时间序列模型，数学表达式为

AR:y(t) a1y(t 1) ... anay(t na) e(t)

其中，e(t)为均值为0，方差为某值的白噪声信号。

Matlab Toolbox

研究表明，采用Yule-Walker方法可得到优化的AR模型[1]，故采用aryule程序估计模型参数。

[m,refl] = ar(y,n,approach,window)

模型阶数的确定

有几种方法来确定。如Shin提出基于SVD的方法，而AIC和FPE方法是目前应用最广泛的方法。若计算出的AIC较小，例如小于-20，则该误差可能对应于损失函数的10-10级别，则这时阶次可以看成是系统合适的阶次。

am = aic(model1,model2,...)

fp = fpe(Model1,Model2,Model3,...)

AR预测

yp = predict(m,y,k)

m表示预测模型；y为实际输出；k预测区间；yp为预测输出。 y(1),y(2),...,y(t k 1),y(t k),...,y(t 2),y(t 1),y(t)

当k

场模型和物体模型的区别

姓名：xxx 学号：xxxxxxxxxxxxxx

为了能够利用信息系统工具来描述现实世界，并解决其中的问题，必须对现实世界进行建模。对于地理信息系统而言，其结果就是空间数据模型。而常用的主要是场模型和物体模型，今天我们来探索一下这两者的区别。 一、 概念区别

场模型，也称域模型，是把地理空间中的现象作为连续的变量或体来看待，可以表示为如下的数学公式：z:s→z(s)。z为可度量的函数，s表示空间中的位置，因此该式表示了从空间域（甚至包括时间坐标）到某个值域的映射。根据不同的应用，场可以表现为二维或三维。 物体模型，也称对象模型或要素模型，将研究的整个地理空间看成一个空域，地理现象和空间实体，无论大小，都可以作为独立的对象分布在该空域中。按照其空间特征分为点、线、面、体四种基本对象，对象也可能由其他对象构成复杂对象，并且与其他分离的对象保持特定的关系，如点、线、面、体之间的拓扑关系。每个对象对应着一组相关的属性以区分各个不同的对象。 二、 特征表达区别 1、 空间结构特征

场模型中的空间经常是指可以进行长度和角度测量的欧几里得空间。空间结构可以是规则的或不规则的。场模型属性域的数值有一下几种类型：名

场模型和物体模型的区别

姓名：xxx 学号：xxxxxxxxxxxxxx

为了能够利用信息系统工具来描述现实世界，并解决其中的问题，必须对现实世界进行建模。对于地理信息系统而言，其结果就是空间数据模型。而常用的主要是场模型和物体模型，今天我们来探索一下这两者的区别。 一、 概念区别

场模型，也称域模型，是把地理空间中的现象作为连续的变量或体来看待，可以表示为如下的数学公式：z:s→z(s)。z为可度量的函数，s表示空间中的位置，因此该式表示了从空间域（甚至包括时间坐标）到某个值域的映射。根据不同的应用，场可以表现为二维或三维。 物体模型，也称对象模型或要素模型，将研究的整个地理空间看成一个空域，地理现象和空间实体，无论大小，都可以作为独立的对象分布在该空域中。按照其空间特征分为点、线、面、体四种基本对象，对象也可能由其他对象构成复杂对象，并且与其他分离的对象保持特定的关系，如点、线、面、体之间的拓扑关系。每个对象对应着一组相关的属性以区分各个不同的对象。 二、 特征表达区别 1、 空间结构特征

场模型中的空间经常是指可以进行长度和角度测量的欧几里得空间。空间结构可以是规则的或不规则的。场模型属性域的数值有一下几种类型：名

Simulink中连续与离散模型的区别

matlab/simulink/simpowersystem中连续vs离散!

本文中的一些具体数学推导见下面链接：计算机仿真技术 1.连续系统vs离散系统

连续系统是指系统状态的改变在时间上是连续的，从数学建模的角度来看，可以分为连续时间模型、离散时间模型、混合时间模型。其实在simpowersystem的库中基本所有模型都属于连续系统，因为其对应的物理世界一般是电机、电源、电力电子器件等等。

离散系统是指系统状态的改变只发生在某些时间点上，而且往往是随机的，比如说某一路口一天的人流量，对离散模型的计算机仿真没有实际意义，只有统计学上的意义，所以在simpowersystem中是没有模型属于离散系统的。但是在选取模型，以及仿真算法的选择时，常常提到的discrete model、discrete solver、discrete simulate type等等中的离散到底是指什么呢？其实它是指时间上的离散，也就是指离散时间模型。

下文中提到的连续就是指时间上的连续，连续模型就是指连续时间模型。离散就是指时间上的离散，离散模型就是指离散时间模型，而在物理世界中他们都同属于连续系统。为

Simulink中连续与离散模型的区别

matlab/simulink/simpowersystem中连续vs离散!

本文中的一些具体数学推导见下面链接：计算机仿真技术 1.连续系统vs离散系统

连续系统是指系统状态的改变在时间上是连续的，从数学建模的角度来看，可以分为连续时间模型、离散时间模型、混合时间模型。其实在simpowersystem的库中基本所有模型都属于连续系统，因为其对应的物理世界一般是电机、电源、电力电子器件等等。

离散系统是指系统状态的改变只发生在某些时间点上，而且往往是随机的，比如说某一路口一天的人流量，对离散模型的计算机仿真没有实际意义，只有统计学上的意义，所以在simpowersystem中是没有模型属于离散系统的。但是在选取模型，以及仿真算法的选择时，常常提到的discrete model、discrete solver、discrete simulate type等等中的离散到底是指什么呢？其实它是指时间上的离散，也就是指离散时间模型。

下文中提到的连续就是指时间上的连续，连续模型就是指连续时间模型。离散就是指时间上的离散，离散模型就是指离散时间模型，而在物理世界中他们都同属于连续系统。为

针对WSN流量预测,基于AR模型提出一种WSN流量双卡尔曼并行递推预测算法,该算法使用两个Kalman滤波器,交替进行AR模型参数的递推辨识与时变数据中真实值的最优估计,根据序列数据的最新信息实时修正AR模型参数进行动态预测。同时针对大步长的流量预测,引入滚动修正思想,克服动态预测算法存在间隔时间过长的缺点,降低多步预测误差。实验研究表明,利用研究的双卡尔曼并行递推算法使用A

第 1 O卷第 4期 21年 1 01 2月

广东轻工职业技术学院学报J OURNA L 0F GU AN GD 0N G ND USTRY I TECHN I CAL C0 LLEGE

VO . 0 1 1

N o. 4

De . 2 1 c 01

基于 A R模型的 WS N流量多步预测算法研究术叶廷东(东轻工职业技术学院计算机工程系，东广州 500 )广广 13 0

摘

要：对 WS针 N流量预测，于 A基 R模型提出一种 WS N流量双卡尔曼并行递推预测算

法，算法使用两个 K l a该 am n滤波器，交替进行 A R模型参数的递推辨识与时变数据中真实值的最优估计，据序列数据的最新信息实时修正 A根 R模型参数进行动态预测。同时针对大步长的流量预测，引入滚动修正思想，服动态

简述IS-LM分析框架和AS-AD分析框架的相互联系和不

答：（1）IS-LM模型 ① IS 曲线描述的是产品市场达到均衡时，国民收入与利率的组合点的轨迹 ② LM曲线描述的时货币市场达到均衡时，国民收入与利率的组合点的轨迹 ③ IS-LM 模型则是产品市场同时达到均衡，即同时达到 投资（I）＝ 储蓄（S），货币需求（L）＝ 货币供给（M）时，国民收入与利率决定的模型 ④ 一方面，在产品市场上，国民收入决定于消费、投资、政府支出和净出口加起来的总支

出或者说总需求水平，而总需求尤其是投资需求要受到利率影响，利率则有货币市场供

求决定，也就是说，货币市场要影响产品市场了； 另一方面，产品市场决定的国民收入又会影响货币需求，从而影响利率，即货币市场的均衡受到产品市场的影响。 因此，产品市场与货币市场与相互影响，相互作用的，要分析国民收入和利率的决定，只有将两者结合起来，建立一个产品市场与货币市场的一般均衡模型，即IS-LM模型。 （2）AS-AD模型

① AD曲线（总需求曲线），描述的是产品市场和货币市场同时达到均衡时价格水平与国民收入间的函数关系。所谓总需求是指整个经济社会在每一个价格水平下对产品和劳务的需求总量，它由消费需求、投资需求、