论文摘要
向量ARMA模型广义了一维ARMA模型，在社会经济建模，工业生产领域，生物信号处理，信号处理，时间序列分析等领域有很广的应用。向量模型参数估计问题比一维ARMA模型参数估计问题较复杂性。论文研究工作的第一部分是提出一个快速的向量ARMA模型参数估计算法，并且考虑到含噪情况。借助等价高阶AR模型技术及Yule-Walker方程，成功地将向量ARMA模型参数估计问题转化成线性方程组问题。与传统的算法相比,该算法具有低的计算复杂性及快的计算速度,且实验仿真结果表明该算法有较好的计算效果。论文研究的第二部分是把向量ARMA模型参数估计新算法应用到时间序列分析预测问题。传统的时间序列方法考虑的是无噪的情形，所提的新方法能够在有噪的情形下进行时间序列预测，因此更具有实际应用意义。
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