改进的差分自回归移动平均模型的共轭梯度参数估计法

• 作者: 刘文 刘雅宁 单锐
• 来源期刊: 河南科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 数学
• 关键词: 差分自回归移动平均模型(ARIMA模型) 自回归滑动平均模型(ARMA模型) 参数估计 无约束问题 共轭梯度法 Wolfe搜索
• 年，卷（期）: 2015,（4）
• 所属期刊栏目: 数理科学
• 页码范围: 85-90
• 页数: 6页
• 分类号: O212
• 字数: 3666字
• 语种: 中文

摘要

为了提高差分自回归移动平均模型的拟合精度,本文结合已有的文献,借助无约束优化方法来解决此模型中的参数估计问题.主要提出了一种改进的差分自回归移动平均模型参数的优化估计法,并对提出的算法进行详细说明,在强Wolfe条件下对全局收敛性进行了证明.该方法保证了迭代计算的收敛性,并且提高了收敛的速度.数值试验结果说明:该算法是一种较为有效的方法,与其他方法比较,参数估计值更为显著,提高了预测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	单锐	燕山大学理学院	49	328	11.0	15.0
2	刘文	燕山大学理学院	47	262	11.0	14.0
3	刘雅宁	燕山大学理学院	1	12	1.0	1.0