摘要：ARMA模型也叫做自回归滑动平均模型,它是研究时间序列的重要方法,其中AR为自回归模型,MA为移动平均模型。长春地磁数据F分量的ARMA模型拟合分析是基于MATLAB平台,运用时间序列分析的研究方法,对2007-2018年长春地磁数据F分量进行ARMA模型拟合。按照不同ARMA模型相异的数据特性确定模型类别,判断其属于ARMA模型、AR模型或是MA模型。运用AIC准则法,找到使得AIC值最小的参数并确定为模型参数,最后对残差序列运用Q值检验法,根据检验结果判断模型的拟合优度。本文中的ARMA模型拟合方法是针对F分量的预处理分数据建立数学模型,运用一阶差分方法去除年变趋势,最终得出F分量变化幅度的近似拟合回归方程。通过ARMA模型拟合方程可初步预测F值增减幅度的变化趋势及极值范围,这将为地磁异常乃至其它地震异常定量分析和预测提供一种新思路,也将为地磁异常的判定核实及地震分析预报起到推动作用。
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