為了克服在準(zhǔn)確估計狀態(tài)空間、噪聲和響應(yīng)核函數(shù)方面的實際局限性,人們采用時間序列模型對船舶運動進行實時預(yù)報,即只需對船舶運動或海浪進行建模。相對而言,自回歸模型(AR)由于其計算成本和實時實現(xiàn)的便利性,被探討得最多。關(guān)于AR模型的識別方案有很多研究,但由于嚴(yán)酷海域的船舶運動是非線性和非穩(wěn)態(tài)的,因此AR模型在高海況下的性能不足。為了獲得更好的預(yù)測結(jié)果,設(shè)計了AR移動平均(ARMA)模型。