第四章 线性平稳随机模型 本章主要内容第一节 平稳随机过程第二节 线性平稳模型的一般概念第三节 建立随机水文序列模型的 一般程序第一节 平稳随机过程 定义：过程的统计特性随时间t的变化而改变称为非平稳随机过程，反之称为平稳随机过程。 平稳随机过程的特点：过程的统计特性不随时间的变化而变化。（如年径流过程） 第二节 线性平稳模型的一般概念 一、自回归模型模型AR(P)一般形式： 式中：x的均值 自回归系数 t一般假定为独立随机序列（白噪声序列） 且假定服从均值为零、方差为的正态分布N(0,) p自回归阶数 第二节 线性平稳模型的一般概念二、自回归滑动平均模型ARMA(p，q) 一般形式： 式中：Q1Qq滑动平均系数q滑动平均阶数 第二节 线性平稳模型的一般概念当q=0时，ARMA(p,q)模型为AR(p)模型 当p=0时，为MA(q) 模型 ，称之为滑动平均模型 以上两个模型称之为线性平稳模型 第三节 建立随机水文序列模型的一般程序 一、模型类型的选择 二、模型形式的识别（阶数P的确定） 三、模型参数的估计 四、模型的检验 五、模型不确定性的评估 六、模型实用性分析
