《表3 GARCH (1, 1) 模型参数的估计值》

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《基于时间序列的综采工作面瓦斯浓度预测研究》

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在利用ARIMA模型预测瓦斯浓度时，滑动平均项无法直接得到，因此，对ARIMA模型的拟合残差需要建立相应的GARCH模型。获取ARIMA模型拟合残差序列，对残差序列进行GARCH模型识别，模型最终识别为GARCH（1，1），GARCH（1，1）模型的参数需要使用极大似然估计法进行估计，估计结果如表3所示。