Relevant bibliographies by topics / Modèle ARMAX

Contents

  1. Journal articles
  2. Dissertations / Theses
  3. Books
  4. Book chapters
  5. Conference papers
  6. Reports

Academic literature on the topic 'Modèle ARMAX'

Author: Grafiati
Published: 4 June 2021
Last updated: 1 February 2022

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Journal articles on the topic "Modèle ARMAX"

1

Bennis, Saad, and Jean-Claude Rassam. "Utilisation d'un modèle ARMAX pour la prévision du débit à Carillon." Canadian Journal of Civil Engineering 18, no. 5 (October 1, 1991): 864–70. http://dx.doi.org/10.1139/l91-103.

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Abstract:
This paper discusses the use of an ARMAX model to predict the total discharge at the Carillon power plant on the Ottawa River in the province of Quebec. This prediction is used to manage the power plant's headrace canal level during spring floods to reduce flooding in the area between Carillon and Pointe-Gatineau. The Kalman filter recursive algorithm is adapted to the problem discussed and operates in real time to generate 24-h optimal predictions. Two versions of the forecasting model were considered and classified according to complexity and performance. The first forecasting model is an autoregressive model applied to intermediate inputs and assumes that the input of the three main tributaries is known. It does not account for flood routing or transportation delay between the system's input and output. The Nash global factor is 0.91 and 0.86 for flood peaks only. The ARMAX model takes into account flood routing and transportation time that is assumed to be variable. The Nash global factor is 0.97 and 0.95 for flood peaks only. This latter model was therefore selected to manage and predict the Carillon headrace canal level. Key words: ARMAX model, discharge forecasting, Carillon.
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2

Dufour, Jean-Marie, and David Tessier. "La causalité entre la monnaie et le revenu : une analyse fondée sur un modèle VARMA-échelon." L’économétrie de la politique économique 73, no. 1-2-3 (February 9, 2009): 351–66. http://dx.doi.org/10.7202/602232ar.

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Abstract:
RÉSUMÉLes analyses de causalité, au sens de Wiener-Granger, sont habituellement fondées sur une spécification autorégressive (VAR) du processus générateur des données. C’est le cas, en particulier, pour les nombreuses études de causalité entre la monnaie et le revenu au niveau macroéconomique. Comme la spécification VAR ne constitue qu’une approximation et surtout n’est pas robuste à la désagrégation en sous-vecteurs, nous étudions ici la causalité entre monnaie et revenu à partir du cadre plus général et logiquement cohérent des modèles ARMA multivariés (VARMA). Pour résoudre les problèmes d’identification associés à ces modèles, nous considérons un modèle VARMA sous la forme échelon, lequel fournit automatiquement un modèle identifié. Nous utilisons, pour spécifier les ordres du modèle, la nouvelle méthodologie proposée par Nsiri et Roy (1992, 1996) et fondée sur une estimation des indices de Kronecker du modèle. Cette approche est appliquée à un modèle de l’économie américaine comprenant cinq variables : le revenu réel, le niveau des prix, un taux d’intérêt à court terme, la base monétaire et le multiplicateur de M1. Contrairement à certaines études antérieures, nous trouvons que les variables monétaires (base et multiplicateur) causent le revenu (au sens de Granger), la relation étant unidirectionnelle dans le cas de la base, tandis que le taux d’intérêt ne cause pas directement le revenu, mais a possiblement un effet indirect passant par les variables monétaires. Le niveau des prix apparaît comme une variable passive sans influence sur les autres variables du système.
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3

Ribeiro, J., N. Lauzon, J. Rousselle, H. T. Trung, and J. D. Salas. "Comparaison de deux modèles pour la prévision journalière en temps réel des apports naturels." Canadian Journal of Civil Engineering 25, no. 2 (April 1, 1998): 291–304. http://dx.doi.org/10.1139/l97-099.

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Abstract:
This study presents a comparison of the performances of two models used for real-time forecasting of daily inflows to the Chute-du-Diable and the Lac-Saint-Jean reservoirs, and the daily flows measured on the Mistassibi River basin. The three drainage basins are located in the Saguenay-Lac-Saint-Jean water system. The first model, a conceptual one, is a global deterministic model that is currently being used by Alcan (Aluminum Company of Canada) to predict daily flows in real time. The second model, which forms the primary focus of this study, is based on the structure of models commonly known as "black-box" models, a generalized formulation of the autoregressive moving average models with exogeneous variable of Box and Jenkins (ARMAX). The Kalman filter is coupled with this model to enable day-to-day adjustment of estimated parameters. Autocorrelation and cross-correlation analyses on the data have made it possible to establish the preliminary structure of the black-box model, that is, one per basin. The final structure was chosen following a sensitivity analysis on the parameters. The models retained are all ARMAX models, the statistical behavior of the residuals having demonstrated their adequacy. Comparison of these ARMAX models with Kalman filter and the deterministic model have led to the following conclusion: the ARMAX models with the Kalman filter are superior to the deterministic model for daily prediction in real time within a horizon of 2 days. For a 3-day horizon, the models are, for practical purposes, equivalent. For a horizon of 4 days or more, the deterministic model is superior to the ARMAX models with Kalman filter.Key words: forecasting, black-box models, Kalman filter, deterministic model, natural inflows.
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4

Boubacar Mainassara, Yacouba. "Estimation des ordres de modèles ARMA faibles multivariés." Comptes Rendus Mathematique 349, no. 11-12 (June 2011): 695–98. http://dx.doi.org/10.1016/j.crma.2011.04.012.

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5

Garcia Angelico, Diego, and Sandra Cristina de Oliveira. "ARMA-GARCH Model and temporal precedence between stock indices." Revista Gestão da Produção Operações e Sistemas 11, no. 1 (March 1, 2016): 97–112. http://dx.doi.org/10.15675/gepros.v11i1.1306.

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6

Paman, Ashish, Govindan Sukumar, B. Ramakrishna, and Vemuri Madhu. "An optimization scheme for a multilayer armour module against 7.62 mm armour piercing projectile." International Journal of Protective Structures 11, no. 2 (July 15, 2019): 185–208. http://dx.doi.org/10.1177/2041419619860533.

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Abstract:
This study presents a methodology to find the optimal sequence and thicknesses of individual material layers in a multilayer armour module. The methodology is demonstrated with application to three different metal alloys: Armox-500T, Ti-6Al-4V and Al-2024. Numerical simulations are performed first to study the ballistic impact behaviour of these three materials using AUTODYN-3D code. The results of numerical simulations are compared with experimental results for validating the numerical models. Thereafter, a three-layer armour module consisting of these three materials is optimized to defeat 7.62 armour piercing projectile with minimum weight. The optimization process involves carrying a set of numerical simulations based on the design of experiment approach to generate a response surface for the ballistic performance of a composite module. A new ballistic performance parameter is introduced to measure the ballistic response of the module by combining depth of penetration and residual velocity of the projectile to bring uniformity between two cases of partial and complete penetration. The proposed parameter provides more information on ballistic performance. The response surface for ballistic performance parameter is generated in terms of thicknesses for six possible combinations of three material layers. The adequacy of the proposed optimization scheme is confirmed with ballistic experiments. The sequence Armox-500T/Ti-6Al-4V/Al-2024 with thicknesses 5.5, 8.5 and 13 mm, respectively, is found to be the best against 7.62 mm armour piercing projectile. Furthermore, the performance of each individual material is compared with an optimized three-layer armour module. The composite module is found to be weight efficient over Armox-500T, Al-2024 and provides better thickness efficiency over Al-2024. The weight efficiency and thickness efficiency of Ti-6Al-4V are found to be comparable to the composite module. This study emphasizes the necessity of developing new procedures to provide reliable estimates of design parameters for a multilayer armour module.
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7

Francq, Christian, and Jean-Michel Zakoïan. "Stationnarité des modèles ARMA à changement de régime markovien." Comptes Rendus de l'Académie des Sciences - Series I - Mathematics 330, no. 11 (June 2000): 1031–34. http://dx.doi.org/10.1016/s0764-4442(00)00302-5.

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8

Francq, Christian, and Antony Gautier. "Estimation de modèles ARMA à changements de régime récurrents." Comptes Rendus Mathematique 339, no. 1 (July 2004): 55–58. http://dx.doi.org/10.1016/j.crma.2004.04.014.

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9

Francq, Christian, and Jean-Michel Zakoïan. "Estimation de la précision asymptotique dans l'estimation de modèles ARMA faibles." Comptes Rendus de l'Académie des Sciences - Series I - Mathematics 326, no. 3 (February 1998): 377–80. http://dx.doi.org/10.1016/s0764-4442(97)82998-9.

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10

Malgras, Jacques, and Domitien Debouzie. "Les modèles ARMA peuvent-ils être utilisés avec confinnce en écologie?" Acta Oecologica 18, no. 4 (January 1997): 427–47. http://dx.doi.org/10.1016/s1146-609x(97)80033-1.

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Dissertations / Theses on the topic "Modèle ARMAX"

1

Amai, Nikabou. "Contribution à la modélisation paramétrique en transmission mécanique : le modèle ARMAX entre l'erreur de transmission et le bruit d'engrènement." Lyon, INSA, 1998. http://www.theses.fr/1998ISAL0118.

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Abstract:
La conception des transmissions par engrenages s'oriente maintenant vers une réduction des nuisances sonores et vibratoires, après avoir optimisé les géométries. Depuis quelques années, l'erreur de transmission est considérée comme la principale excitation mesurable des systèmes engrenants. Dans le cadre de ce travail, nous avons cherché à établir un modèle expérimental du transfert entre l'erreur de transmission et le bruit d'engrènement d'un étage de réduction, prenant en compte les conditions de fonctionnement. Parmi les structures de modèles paramétriques disponibles, seul le modèle ARMAX permet d'avoir une bonne représentation de la fonction de transfert avec un faible nombre de paramètres. Ce modèle nécessite néanmoins une mise en forme des signaux et une étude par bandes de fréquence. L'étude présentée porte essentiellement sur la fréquence d'engrènement. L'interprétation physique du modèle passe par l'établissement de l'équation différentielle gouvernant le système modélisé. Cette première approche a montré que l'excitation du système est caractérisée par une combinaison linéaire de l'erreur de transmission et de sa dérivée par rapport au temps. Une étude paramétrique par la méthode des plans d'expériences a montré que la charge appliquée sur la denture n'intervient pas et que les facteurs géométriques de conception sont couplés aux facteurs de fonctionnement. Ces facteurs modifient le système de génération du bruit d'engrènement. La prise en compte de ces modifications sur les coefficients de l'équation différentielle permet de proposer un modèle hybride complet du transfert entre l'erreur de transmission et le bruit d'engrènement. Cette démarche est transposable à des transmissions de puissance complètes de type "boîte de vitesses"
Design of gear power transmissions moves towards reduction of vibration and noise pollution after have improving geometry. Since several years, transmission error is recognised as the main measurable excitation of the gearing mechanisms. In this work, we have chosen to introduce an experimental model of transfer between transmission error and acoustic effects on a one-stage gearing system, taking into account real operating conditions. From the available structures of parametric model, only the ARMAX model seems to be a reliable description of transfer function with a low number of parameters. These models nevertheless require signal modifications and an analysis by frequency bands. The presented study is essentially concerned with mesh frequency. The physical interpretation of the models runs though establishment of the differential equation which governs the concerned system. This first approach shows that the excitation is described by a combination of transmission error and its first time derivative. A parametric study, with the help of experimental design, leads to the conclusion that load is not the most influent factor and that geometric factors are associated with operating factors. These factors change the mechanism of gear noise generation. Taking these modifications into account on differential equation coefficients permits to propose a complex hybrid model of the transfer between transmission error and gearing noise. This modelisation method can be used on entire gearing power transmissions like automotive gearbox
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2

Bercu, Bernard. "Identification et poursuite pour les modèles ARMAX." Paris 11, 1992. http://www.theses.fr/1992PA112004.

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Abstract:
Cette these est consacree a l'estimation et a la poursuite adaptative pour les modeles lineaires aleatoires. Elle se compose de trois articles dont les cadres sont les modeles de regression, arma et armax. Dans le premier article, on etudie l'algorithme des moindres carres generalises pour les modeles armax. On s'interesse egalement a l'identification arma. Dans le second article, on propose un nouvel algorithme des moindres carres ponderes. On etudie son comportement avec les modeles de regression. Dans le cadre arx, on parvient a resoudre le probleme de la poursuite d'une trajectoire de reference, en assurant egalement l'estimation des parametres du modele. Dans le troisieme article, on etend au cadre armax les resultats du second article. On etablit une comparaison entre les algorithmes des moindres carres generalises et ponderes pour les modeles armax. Les principaux resultats de la these sont finalement illustres par des simulations
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3

Boutahar, Mohamed. "Propriétés asymptotiques de l'estimateur des moindres carrés dans des modèles ARMAX." Aix-Marseille 1, 1991. http://www.theses.fr/1991AIX11370.

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Abstract:
Cette these est consacree a l'identification des modeles armax dont le bruit est soit une suite de variables aleatoires independantes et identiquement distribuees (i. I. D. ), soit une difference de martingale. Nous utilisons essentiellement l'estimateur des moindres carres et nous etudions sa convergence presque sure et sa convergence en loi. Le signal d'entree est tantot stochastique: soit une suite i. I. D. , soit une difference de martingale, tantot deterministe
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4

Farag, Emile. "Modeling of nonlinear systems using linear time-varying ARMAX models." Thesis, National Library of Canada = Bibliothèque nationale du Canada, 2000. http://www.collectionscanada.ca/obj/s4/f2/dsk1/tape4/PQDD_0017/MQ54107.pdf.

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5

Avventi, Enrico, Anders Lindquist, and Bo Wahlberg. "ARMA Identification of Graphical Models." KTH, Optimeringslära och systemteori, 2013. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-39065.

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Abstract:
Consider a Gaussian stationary stochastic vector process with the property that designated pairs of components are conditionally independent given the rest of the components. Such processes can be represented on a graph where the components are nodes and the lack of a connecting link between two nodes signifies conditional independence. This leads to a sparsity pattern in the inverse of the matrix-valued spectral density. Such graphical models find applications in speech, bioinformatics, image processing, econometrics and many other fields, where the problem to fit an autoregressive (AR) model to such a process has been considered. In this paper we take this problem one step further, namely to fit an autoregressive moving-average (ARMA) model to the same data. We develop a theoretical framework and an optimization procedure which also spreads further light on previous approaches and results. This procedure is then applied to the identification problem of estimating the ARMA parameters as well as the topology of the graph from statistical data.

Updated from "Preprint" to "Article" QC 20130627

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6

Shimizu, Kenichi. "Bootstrapping stationary ARMA-GARCH models." Wiesbaden Vieweg + Teubner, 2009. http://d-nb.info/996781153/04.

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7

DELLAGI, WASSIMA. "Estimation empirique de la partie autorégressive d'un modèle Arma vectoriel." Paris 11, 1991. http://www.theses.fr/1991PA112179.

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Abstract:
Nous proposons dans cette these un nouvel estimateur empirique de la partie autoregressive d'un processus arma. Son avantage est d'avoir de bonnes proprietes asymptotiques dans un cadre tres general. Dans la premiere partie, on explore le comportement presque-sur et en loi de cet estimateur pour un modele arma vectoriel dans les cas suivants: stable, non explosif et general. Dans la deuxieme partie, on l'etudie dans un cadre particulier qui est celui du modele arma(1,1) stable et du modele arma(1,1) non ergodique. A partir de cet estimateur, on construit des estimateurs implicites des parametres de la moyenne mobile
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8

Tourneret, Jean-Yves. "Contribution à l'étude de modèles ARMA non gaussiens." Toulouse, INPT, 1992. http://www.theses.fr/1992INPT091H.

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Abstract:
Une hypothese habituelle rencontree dans la plupart des travaux theoriques et appliquee est l'hypothese gaussienne. Beaucoup d'outils de traitement du signal ont ete developpes sous cette hypothese. Par exemple, la modelisation parametrique, qui s'est averee tres utile dans plusieurs domaines comme l'analyse spectrale ou la classification, est generalement etudiee dans le cas de signaux gaussiens. Mais durant ces dernieres annees, l'interet pour les processus non gaussiens n'a cesse d'augmenter. De nouvelles techniques ont ete mises au point pour ces processus comme celles basees sur les statistiques d'ordre superieur. Le but de cette these est d'etudier certaines proprietes statistiques des modeles arma excites par des entrees non-gaussiennes. La premiere partie de ce manuscrit consiste a etudier les lois de la sortie de modeles ar, ma ou arma. Theoriquement, l'entree d'un tel modele doit verifier des hypotheses tres contraignantes pour que la sortie de ce meme modele soit gaussienne. En pratique, nous montrons que la loi de la sortie d'un modele ar, ma ou arma est souvent tres proche d'une gaussienne, ce qui permet de justifier cette hypothese communement admise. Dans la seconde partie de ce travail, nous etudions certains estimateurs parametriques. La plupart des estimateurs conventionnels de modeles ar, ma ou arma sont asymptotiquement gaussiens. Nous proposons alors un nouvel estimateur base sur la statistique d'ordre pour l'identification des modeles ma. Cet estimateur, denote par estimateur o. S. , est compare a l'estimateur des moindres carres et nous montrons qu'il n'est pas gaussien. Dans la troisieme partie de cette these, nous commencons par realiser une synthese des principaux travaux concernant l'identification ar, ma ou arma aux ordres superieurs. Deux de ces methodes d'identification sont alors comparees a celle basee sur la statistique d'ordre. Enfin, dans la quatrieme partie, nous effectuons une etude statistique de deux vecteurs parametres, obtenus par une transformation bijective des parametres ar: les coefficients cepstraux et les coefficients de reflexion
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9

Xiong, Yimin. "Time series clustering using ARMA models /." View abstract or full-text, 2004. http://library.ust.hk/cgi/db/thesis.pl?COMP%202004%20XIONG.

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Abstract:
Thesis (M. Phil.)--Hong Kong University of Science and Technology, 2004.
Includes bibliographical references (leaves 49-55). Also available in electronic version. Access restricted to campus users.
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10

Boubacar, Mainassara Yacouba. "Estimation, validation et identification des modèles ARMA faibles multivariés." Phd thesis, Université Charles de Gaulle - Lille III, 2009. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00452032.

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Abstract:
Dans cette thèse nous élargissons le champ d'application des modèles ARMA (AutoRegressive Moving-Average) vectoriels en considérant des termes d'erreur non corrélés mais qui peuvent contenir des dépendances non linéaires. Ces modèles sont appelés des ARMA faibles vectoriels et permettent de traiter des processus qui peuvent avoir des dynamiques non linéaires très générales. Par opposition, nous appelons ARMA forts les modèles utilisés habituellement dans la littérature dans lesquels le terme d'erreur est supposé être un bruit iid. Les modèles ARMA faibles étant en particulier denses dans l'ensemble des processus stationnaires réguliers, ils sont bien plus généraux que les modèles ARMA forts. Le problème qui nous préoccupera sera l'analyse statistique des modèles ARMA faibles vectoriels. Plus précisément, nous étudions les problèmes d'estimation et de validation. Dans un premier temps, nous étudions les propriétés asymptotiques de l'estimateur du quasi-maximum de vraisemblance et de l'estimateur des moindres carrés. La matrice de variance asymptotique de ces estimateurs est d'une forme "sandwich", et peut être très différente de la variance asymptotique obtenue dans le cas fort. Ensuite, nous accordons une attention particulière aux problèmes de validation. Dans un premier temps, en proposant des versions modifiées des tests de Wald, du multiplicateur de Lagrange et du rapport de vraisemblance pour tester des restrictions linéaires sur les paramètres de modèles ARMA faibles vectoriels. En second, nous nous intéressons aux tests fondés sur les résidus, qui ont pour objet de vérifier que les résidus des modèles estimés sont bien des estimations de bruits blancs. Plus particulièrement, nous nous intéressons aux tests portmanteau, aussi appelés tests d'autocorrélation. Nous montrons que la distribution asymptotique des autocorrelations résiduelles est normalement distribuée avec une matrice de covariance différente du cas fort (c'est-à-dire sous les hypothèses iid sur le bruit). Nous en déduisons le comportement asymptotique des statistiques portmanteau. Dans le cadre standard d'un ARMA fort, il est connu que la distribution asymptotique des tests portmanteau est correctement approximée par un chi-deux. Dans le cas général, nous montrons que cette distribution asymptotique est celle d'une somme pondérée de chi-deux. Cette distribution peut être très différente de l'approximation chi-deux usuelle du cas fort. Nous proposons donc des tests portmanteau modifiés pour tester l'adéquation de modèles ARMA faibles vectoriels. Enfin, nous nous sommes intéressés aux choix des modèles ARMA faibles vectoriels fondé sur la minimisation d'un critère d'information, notamment celui introduit par Akaike (AIC). Avec ce critère, on tente de donner une approximation de la distance (souvent appelée information de Kullback-Leibler) entre la vraie loi des observations (inconnue) et la loi du modèle estimé. Nous verrons que le critère corrigé (AICc) dans le cadre des modèles ARMA faibles vectoriels peut, là aussi, être très différent du cas fort.
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More sources

Books on the topic "Modèle ARMAX"

1

Choi, ByoungSeon. ARMA model identification. New York: Springer-Verlag, 1992.

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2

Fargues, Monique P. TLS-based prefiltering technique for time-domain ARMA modeling. Monterey, Calif: Naval Postgraduate School, 1994.

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3

Robuste Schätzung von ARMA-Modellen unter Verwendung von robust geschätzten Autokovarianzen. Frankfurt am Main: P. Lang, 1994.

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4

(Rubem), Mondaini R., and Dila o. Rui, eds. BIOMAT 2007: International Symposium on Mathematical and Computational Biology, Armac ʹa o dos Bu zios, Rio de Janeiro, Brazil, 24-29 Novermber 2007. Singapore: World Scientific Pub. Co., 2008.

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5

Azencott, Robert. Series of irregular observations: Forecasting and model building. New York: Springer-Verlag, 1986.

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6

Choi, ByoungSeon. ARMA Model Identification. Springer, 2012.

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7

McCleary, Richard, David McDowall, and Bradley J. Bartos. ARIMA Algebra. Oxford University Press, 2017. http://dx.doi.org/10.1093/oso/9780190661557.003.0002.

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Abstract:
The goal of Chapter 2 is to derive the properties of common processes and, based on these properties, to develop a general scheme for classifying processes. Stationary processes includes white noise, moving average (MA), and autoregressive (AR) processes. MA and AR models can approximate mixed ARMA models. A lag or backshift operator is used to solve ARIMA models for time series observations or random shocks. Covariance functions are derived for each of the common processes.Maximum likelihood estimates are introduced for the purposes of estimating autoregressive and moving average parameters.
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8

Paolella, Marc S. Linear Models and Time-Series Analysis: Regression, ANOVA, ARMA and GARCH. Wiley & Sons, Incorporated, John, 2018.

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9

Armas de destrucción matemática: Cómo el big data aumenta la desigualdad y amenaza la democracia. Madrid: Capitán Swing, 2018.

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Fandiño Bohórquez, Andrés. Participación de las víctimas en la Jurisdicción Especial para la Paz (JEP) ¿Verdadera participación? Universidad Libre Sede Principal, 2017. http://dx.doi.org/10.18041/978-958-5466-80-7.

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Abstract:
A dos años del Acuerdo Colón (24 de noviembre de 2016), la incertidumbre y las esperanzas afloran en materia de implementación del Acuerdo suscrito entre el gobierno colombiano y el exgrupo guerrillero FARC. No es para menos, la lectura de vaso medio lleno o medio vacío no se hace esperar. Más de cuatro complejos años de negociación para la construcción de un documento histórico, leído de forma positiva por la Comunidad Internacional y los expertos en terminación de conflictos en el mundo, pero seriamente cuestionado en el marco interno por aquellos que aún veían en la guerra una opción para Colombia. Entre otras consecuencias, fruto de la firma del Acuerdo, hoy podemos destacar: el fin de la guerra, la entrega de armas, el cierre de la “fábrica de víctimas”, la construcción de proyectos de vida de los viejos excombatientes, la reconstrucción de territorios y las esperanzas de millones de víctimas y de colombianos en la creación de las condiciones del “nunca jamás”. Y aunque han surgido muchas limitaciones a la hora de implementar la tamaña empresa de la paz, el solo Acuerdo y el fin de la guerra ya son un triunfo. Un triunfo que aún huele a pólvora, lágrimas y abandono del Estado y de una sociedad que se enamora gradualmente de la paz. Es evidente que la consolidación de este proceso y el cumplimiento de lo pactado apenas avanza en un país que construye de forma lenta una nueva historia política desligada de la violencia y las armas. Qué difícil vernos sin armas, sin guerra, sin conflicto armado. De la noche a la mañana desnudos, “sin fierros”, sin enemigos eternos, sin “terroristas”, sin emboscadas, sin muertos, sin motivos para continuar matándonos. El Acuerdo Colón, aunque seriamente intervenido a partir del triunfo del “No” en las urnas, constituye además de una gran hoja de ruta, un modelo a seguir en materia de transición. Es un documento único, es un proceso histórico, es una de las mejores noticias del siglo XXI para Colombia, la historia le dará su digno lugar. Es el reflejo de una exguerrilla cuyo origen campesino y liberal cifró en la tierra y el campo parte de sus originales reivindicaciones, lastimosamente afectadas por el mundo del narcotráfico en los años 80 y la pauperización de sus ideales políticos. También el Acuerdo es el fiel ejemplo de la intervención de las víctimas en la construcción de una nueva historia. Es un documento escrito a mil manos, millones de espíritus, millones de esperanzas. Así, leer el Acuerdo de Paz es observar la historia de Colombia y de su conflicto armado con esta antiquísima guerrilla: tierra, reforma rural integral, participación polí
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Book chapters on the topic "Modèle ARMAX"

1

Stier, Winfried. "Transferfunktionen (ARMAX)-Modelle." In Springer-Lehrbuch, 139–60. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2001. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-56709-4_12.

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2

Deistler, Manfred, and Wolfgang Scherrer. "ARMA-Prozesse." In Modelle der Zeitreihenanalyse, 113–28. Cham: Springer International Publishing, 2017. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-68664-6_6.

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3

Brockwell, Peter J., and Richard A. Davis. "ARMA Models." In Introduction to Time Series and Forecasting, 81–108. New York, NY: Springer New York, 1996. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4757-2526-1_3.

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4

Vogel, Jürgen. "ARMA-Modelle." In Prognose von Zeitreihen, 77–121. Wiesbaden: Springer Fachmedien Wiesbaden, 2014. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-658-06837-0_5.

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5

Shumway, Robert H., and David S. Stoffer. "ARMA Models." In Time Series: A Data Analysis Approach Using R, 67–98. Boca Raton : CRC Press, Taylor & Francis Group, 2019.: Chapman and Hall/CRC, 2019. http://dx.doi.org/10.1201/9780429273285-4.

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6

Brockwell, Peter J., and Richard A. Davis. "ARMA Models." In Introduction to Time Series and Forecasting, 73–96. Cham: Springer International Publishing, 2016. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-29854-2_3.

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7

Tsolacos, Sotiris, and Mark Andrew. "ARMA models." In Applied Quantitative Analysis for Real Estate, 265–72. Abingdon, Oxon ; New York, NY : Routledge, 2020.: Routledge, 2020. http://dx.doi.org/10.1201/9780203710876-10.

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8

Lai, Tze Leung. "Recursive Estimation in Armax Models." In The IMA Volumes in Mathematics and its Applications, 263–88. New York, NY: Springer New York, 1993. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4613-9296-5_16.

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9

Han-Fu, Chen, and Lei Guo. "Coefficient Estimation for ARMAX Models." In Systems & Control: Foundations & Applications, 89–151. Boston, MA: Birkhäuser Boston, 1991. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4612-0429-9_4.

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10

Choi, ByoungSeon. "Introduction." In ARMA Model Identification, 1–28. New York, NY: Springer US, 1992. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4613-9745-8_1.

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Conference papers on the topic "Modèle ARMAX"

1

Markovsky, Ivan, Jan C. Willems, and Bart De Moor. "The Module Structure of ARMAX Systems." In Proceedings of the 45th IEEE Conference on Decision and Control. IEEE, 2006. http://dx.doi.org/10.1109/cdc.2006.377656.

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2

JÚNIOR, A. U. A., M. M. SILVA, A. C. NASCIMENTO, H. BISPO, and J. N. SILVA. "AUTO SINTONIA UTILIZANDO MODELO ARMAX." In XX Congresso Brasileiro de Engenharia Química. São Paulo: Editora Edgard Blücher, 2015. http://dx.doi.org/10.5151/chemeng-cobeq2014-1688-18035-141131.

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3

Bang, Shivam, Rajat Bishnoi, Ankit Singh Chauhan, Akshay Kumar Dixit, and Indu Chawla. "Fuzzy Logic based Crop Yield Prediction using Temperature and Rainfall parameters predicted through ARMA, SARIMA, and ARMAX models." In 2019 Twelfth International Conference on Contemporary Computing (IC3). IEEE, 2019. http://dx.doi.org/10.1109/ic3.2019.8844901.

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4

Hu, Zhen, and Sankaran Mahadevan. "Time-Dependent Reliability Analysis Using a New Multivariate Stochastic Load Model." In ASME 2016 International Design Engineering Technical Conferences and Computers and Information in Engineering Conference. American Society of Mechanical Engineers, 2016. http://dx.doi.org/10.1115/detc2016-59185.

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Abstract:
A common strategy for the modeling of stochastic loads in time-dependent reliability analysis is to describe the loads as independent Gaussian stochastic processes. This assumption does not hold for many engineering applications. This paper proposes a Vine-autoregressive-moving average (Vine-ARMA) load model for time-dependent reliability analysis, in problems with a vector of correlated non-Gaussian stochastic loads. The marginal stochastic processes are modeled as univariate ARMA models. The correlations between different univariate ARMA models are captured using the Vine-copula. The ARMA model maintains the correlation over time. The Vine-copula represents not only the correlation between different ARMA models, but also the tail dependence of different ARMA models. The developed Vine-ARMA model therefore can flexibly model a vector of high-dimensional correlated non-Gaussian stochastic processes with the consideration of tail dependence. Due to the complicated structure of the Vine-ARMA model, new challenges are introduced in time-dependent reliability analysis. In order to overcome these challenges, the Vine-ARMA model is integrated with a recently developed single-loop Kriging (SILK) surrogate modeling method. A hydrokinetic turbine blade subjected to a vector of correlated river flow loads is used to demonstrate the effectiveness of the proposed method.
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5

Breschi, Valentine, Alberto Bemporad, Dario Piga, and Stephen Boyd. "Prediction error methods in learning jump ARMAX models." In 2018 IEEE Conference on Decision and Control (CDC). IEEE, 2018. http://dx.doi.org/10.1109/cdc.2018.8619819.

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6

Wensink, H., and T. Schilperoort. "Real-Time Wave Forecasting with Adaptive ARMAX models." In 20th International Conference on Coastal Engineering. New York, NY: American Society of Civil Engineers, 1987. http://dx.doi.org/10.1061/9780872626003.063.

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7

CAVALCANTI, C. B., and J. N. SILVA. "IDENTIFICAÇÃO DE PROCESSOS EM TEMPO REAL VIA MODELO ARMAX." In XI Congresso Brasileiro de Engenharia Química em Iniciação Científica. São Paulo: Editora Edgard Blücher, 2015. http://dx.doi.org/10.5151/chemeng-cobeqic2015-336-33936-260648.

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8

Corradini, M. L., L. Jetto, and G. Orlando. "Robust stabilization of interval ARMAX models via switching control." In 2001 European Control Conference (ECC). IEEE, 2001. http://dx.doi.org/10.23919/ecc.2001.7075952.

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9

Haikala, Ilkka. "ARMA models of program behaviour." In the 1986 ACM SIGMETRICS joint international conference. New York, New York, USA: ACM Press, 1986. http://dx.doi.org/10.1145/317499.317550.

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10

Choi, Jaewon, Mohsen Nakhaeinejad, and Michael D. Bryant. "System Identification of Small Loudspeakers Using ARMA Model." In ASME 2010 Dynamic Systems and Control Conference. ASMEDC, 2010. http://dx.doi.org/10.1115/dscc2010-4221.

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Abstract:
This study illustrates a data driven system identification method for loudspeaker model estimation using the knowledge of the underlying physics of loudspeakers. In this study, diaphragm displacement is analyzed to estimate the model structure and parameters based on impulse response equivalent sampling and autoregressive moving average model. The estimated loudspeaker models are compared in the frequency response function plot. It is shown that the autoregressive moving average (ARMA) based loudspeaker models are comparable to the model estimated by the conventional method based on electrical impedance. Also ARMA modeling strategies with and without knowledge of the physics-based model are compared. Some issues related to ARMA modeling are addressed.
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Reports on the topic "Modèle ARMAX"

1

Mikosch, Thomas, Tamar Gadrich, Claudia Kluppelberg, and Robert J. Adler. Parameter Estimation for ARMA Models with Infinite Variance Innovations. Fort Belvoir, VA: Defense Technical Information Center, December 1993. http://dx.doi.org/10.21236/ada275125.

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2

Carriere, R., and R. L. Moses. High Resolution Radar Target Modeling Using ARMA (Autoregressive Moving Average)Models. Fort Belvoir, VA: Defense Technical Information Center, April 1989. http://dx.doi.org/10.21236/ada218212.

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3

Schnitta-Israel, B. Robust Detection and Classification of Regional Seismic Signals Using a Two Mode/Two Stage Cascaded Adaptive Arma (CAARMA) Model. Fort Belvoir, VA: Defense Technical Information Center, March 1985. http://dx.doi.org/10.21236/ada154710.

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