(matlab modelica)

ARMA模型只能处理平稳序列，因此对于平稳序列，可以直接建立ARMA或者ARMA模型但是，常见的时间序列一般都是非平稳的必须通过差分后转化为平稳序列，才可以使用ARMA模型#8194#8194ARIMA模型#8194autoregressive#；1ARIMA模型的基本思想 将预测对象随时间推移而形成的数据序列视为一个随机序列，对其进行差分整合后用自回归加移动平均来拟合，并据其对时间序列的过去值及未来值进行预测的数学方法，即ARIMA模型的基本思想ARIMA模型一般表示。

y_t=03658*y_t1+e_te_t1 每个值的含义是参数的配对利用ARIMA模型进行卷烟销售预测时值年末，各卷烟企业在布置来年卷烟销售任务时，对卷烟销售进行预测是十分有必要的利用ARIMA模型进行卷烟销售预测是一。

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其中参数为常数参数是阶移动平均模型的系数为移动平均模型滞后阶数是均值为0，方差为的白噪声序列模型记做表示阶移动平均模型 ARIMA模型的形式如下 模型记做为自回归模型滞后阶数，为时间序列单整阶数，为阶移动平均模型。

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arima模型的优点是模型十分简单，只需要内生变量而不需要借助其他外生变量缺点要求时序数据是稳定的，或者是通过差分化后是稳定的，本质上只能捕捉线性关系，而不能捕捉非线性关系ARIMA模型英语AutoregressiveIntegrated。

ARIMA 模型是用于时间序列预测的一种模型，其中 013 指的是模型的阶数，即自回归阶数AR差分阶数I和移动平均阶数MA分别为 013因此，013 模型的表达式为1BYt Yt1 = Zt 3Zt1。

其中ARIMAp，d，q称为差分自回归移动平均模型，AR是自回归， p为自回归项 MA为移动平均，q为移动平均项数，d为时间序列成为平稳时所做的差分次数所谓ARIMA模型，是指将非平稳时间序列转化为平稳时间序列，然后将因。