| 中文摘要 | 第1页 |
| 1 、引言 | 第3页 |
| 2 、时间序列模型及其性质 | 第3-14页 |
| ·ARMA模型和季节性乘积模型 | 第3-5页 |
| ·模型的平稳性与可逆性 | 第5-8页 |
| ·AR(P)、和ARMA(p、q)序列的自协方差函数和自相关函数及其特征 | 第8-12页 |
| ·AR(P)、MA(p,q)和序列的偏相关函数 | 第12-14页 |
| 3 、 模型选择和建模步骤 | 第14-17页 |
| ·模拟动态数据的步骤流程 | 第14-17页 |
| 4 、 时间序列的预报 | 第17-25页 |
| ·平稳线性最小方差预报 | 第17-21页 |
| ·新息预报的原理和方法 | 第21-25页 |
| 5 、应用实例 | 第25-28页 |
| ·海口100毫巴高度月平均资料的分析 | 第25页 |
| ·地下水静水位ARIMA模型 | 第25-28页 |
| 6 、 结束语 | 第28-29页 |
| 致谢 | 第29-30页 |
| 英文摘要(Abstract) | 第30-31页 |
| 参考文献 | 第31-33页 |
| 附表一 | 第33-37页 |
| 附表二 | 第37-41页 |