河流的径流量是一个非平稳的时间序列。由于径流量的变化受主要受气候的影响，而影响气候的因素又是复杂多样的，对于这样一个复杂的系统，常规的思路如回归分析往往误差较大。 基于时间序列的角度出发，我们分别建立了Holt双指数平滑模型和自回归平滑模型ARMA(p,q)。在ARMA(p,q)模型中，我们采用动态参量法在Matlab中得到拟合效果最佳的p和q的值分别为4和3。并通过估计参数得到了预测方程，从1991到1997年的汉江安康站最大、最小径流量实际值和预测值来看，预测的误差较小，同时用该方程得到1

基于ARMA模型和BP网络的时间序列预测模型，杨杰，孙旭东，摘要：本文主要介绍了时间序列和BP网络基础理论以及其预测的应用，并以2006年上证指数的开盘数据为例建立了基于这两种方法的预测模