AR，MA，ARMA，ARX，ARMAX有什么区别
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ARMAX与ARMA模型有啥区别？~
ARMA谱估计
线性系统可以用线性差分方程进行描述，这种差分模型就是自回归----滑动平均模型（AutoRegression----Moving Average,ARMA ）。
：任何一个有理式的功率谱密度都可以用一个ARMA随机过程的功率谱密度精确逼近。
？？ARMA模型定义若离散随机过程{x（n）}服从线性差分方程x（n）+Ai*x（n-i）=e（n）+Bj*e（n-j）
式中i=1,2,…p;j=1,2,…q;e（n）是一离散白噪声，则称{x（n）}为ARMA过程，而上式称为ARMA模型。
系数和分别称为自回归（AR）参数和滑动平均（MA）参数，而p和q分别叫做AR阶数和MA阶数。
显然，ARMA模型描述的是一个时不变的线性系统。
？？具有AR阶数p和MA阶数Q的ARMA过程常记作用ARMA（p,q）。
ARIMA模型，差分自回归滑动平均模型（滑动也译作移动），又称求合自回归滑动平均模型，时间序列预测分析方法之一。
ARIMA（p,d,q）中，AR是自回归，p为自回归项数；
MA为滑动平均，q为滑动平均项数，d为使之成为平稳序列所做的差分次数（阶数）。
AR，MA，ARMA，ARX，ARMAX有什么区别视频
相关评论：18418206114：AR,MA,ARMA,ARX,ARMAX有什么区别
姜聂丁ARIMA（p,d,q）中，AR是自回归，p为自回归项数；MA为滑动平均，q为滑动平均项数，d为使之成为平稳序列所做的差分次数（阶数）。
18418206114：基于Matlab环境,实现AR,MA,ARMA 模型
姜聂丁AR可以用ar或arx函数实现；MA、ARMA可用armax函数。
18418206114：自适应控制-系统辨识的概念
姜聂丁ARX模型：基于输入和输出的历史数据建立关系。ARMAX模型：结合了ARX和数学模型的复杂性。ARARX模型：进一步扩展，考虑系统的动态特性。ARARMAX模型：结合了阶跃响应和自回归模型。OE模型：输出误差模型，用于线性系统辨识。Box-Jenkins模型：经典的时间序列分析模型。一般模型：适用于各种复杂情况的泛化模型。神...
18418206114：arx模型,oe模型,armax模型,bj模型,分别使用于什么情况?
姜聂丁他们是根据待辨识对象的不同结构，以及噪声模型的不同结构 ，建立的待辨识的模型形式
18418206114：AR,MA,ARMA,ARX,ARMAX有什么区别
姜聂丁系数和分别称为自回归（AR）参数和滑动平均（MA）参数，而p和q分别叫做AR阶数和MA阶数。显然，ARMA模型描述的是一个时不变的线性系统。？？具有AR阶数p和MA阶数Q的ARMA过程常记作用ARMA（p,q）。ARIMA模型，差分自回归滑动平均模型（滑动也译作移动），又称求合自回归滑动平均模型，时间序列预测分析...
armax模型是用于预测误差估计的，而arma模型是自回归移动平均模型
AR可以用ar或arx函数实现；MA、ARMA可用armax函数。
ARIMA（p,d,q）模型是ARMA（p,q）模型的扩展ARMA谱估计
线性系统可以用线性差分方程进行描述，这种差分模型就是自回归----滑动平均模型（AutoRegression----Moving Average,ARMA ）。
：任何一个有理式的功率谱密度都可以用一个ARMA随机过程的功率谱密度精确逼近。
？？ARMA模型定义若离散随机过程{x（n）}服从线性差分方程x（n）+Ai*x（n-i）=e（n）+Bj*e（n-j）
式中i=1,2,…p;j=1,2,…q;e（n）是一离散白噪声，则称{x（n）}为ARMA过程，而上式称为ARMA模型。
系数和分别称为自回归（AR）参数和滑动平均（MA）参数，而p和q分别叫做AR阶数和MA阶数。
显然，ARMA模型描述的是一个时不变的线性系统。
？？具有AR阶数p和MA阶数Q的ARMA过程常记作用ARMA（p,q）。
ARIMA模型，差分自回归滑动平均模型（滑动也译作移动），又称求合自回归滑动平均模型，时间序列预测分析方法之一。
ARIMA（p,d,q）中，AR是自回归，p为自回归项数；
MA为滑动平均，q为滑动平均项数，d为使之成为平稳序列所做的差分次数（阶数）。
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姜聂丁ARIMA（p,d,q）中，AR是自回归，p为自回归项数；MA为滑动平均，q为滑动平均项数，d为使之成为平稳序列所做的差分次数（阶数）。
姜聂丁AR可以用ar或arx函数实现；MA、ARMA可用armax函数。
姜聂丁ARX模型：基于输入和输出的历史数据建立关系。ARMAX模型：结合了ARX和数学模型的复杂性。ARARX模型：进一步扩展，考虑系统的动态特性。ARARMAX模型：结合了阶跃响应和自回归模型。OE模型：输出误差模型，用于线性系统辨识。Box-Jenkins模型：经典的时间序列分析模型。一般模型：适用于各种复杂情况的泛化模型。神...
姜聂丁他们是根据待辨识对象的不同结构，以及噪声模型的不同结构 ，建立的待辨识的模型形式
姜聂丁系数和分别称为自回归（AR）参数和滑动平均（MA）参数，而p和q分别叫做AR阶数和MA阶数。显然，ARMA模型描述的是一个时不变的线性系统。？？具有AR阶数p和MA阶数Q的ARMA过程常记作用ARMA（p,q）。ARIMA模型，差分自回归滑动平均模型（滑动也译作移动），又称求合自回归滑动平均模型，时间序列预测分析...
