Kalman滤波在ARIMA模型参数估计中的应用  

Parameter Estimation of ARIMA Model by Kalman Filter

作　　者：孙大宁[1] 程述汉[2] 

机构地区：[1]北方工业大学基础科学学院,北京石景山100041 [2]山东农业大学基础部,山东泰安271018

出　　处：《北方工业大学学报》1998年第1期12-19,共8页Journal of North China University of Technology

摘　　要：在文献[2，5]研究的基础上，对ARMA模型的状态空间表达式作了推广，证明了推广后的形式是ARIMA模型的状态空间表达式，并证明了由此得到的估计量是最小均方线性无偏估计，最后给出l步线性预报公式．Based on [2, 5], this paper presents a generalization of the state space of ARMA models. It is proved that the generalized state pace is the state space of ARIMA models and that the estimated quantity is the minimum mean-square linear unbiased estimator. Finally, a l-step formula for liner prediction is derived.

关 键 词：KALMAN滤波 ARIMA模型 极大似然函数 参数估计 

分 类 号：O211.61[理学—概率论与数理统计]