模型阶次识别（包含示例和MATLAB程序）。

简介：
一、 通过计算行列式的特性，相对于估计模型阶次的精度更高。 二、 借助残差方差的统计信息，可以更准确地评估模型的阶次。 三、 采用Akaike信息准则，能够有效地确定模型所包含的参数数量。 四、 依据最终预测误差的衡量标准，也能够用于对模型阶次进行评估。 五、 此外，根据Hankel矩阵的秩数值来判断，同样可以为模型的阶次提供一个可靠的估计。 附录1 通过计算行列式的特性，相对于估计模型阶次的精度更高。 附录2 借助残差方差的统计信息，可以更准确地评估模型的阶次。 附录3 采用Akaike信息准则，能够有效地确定模型所包含的参数数量。 附录4 依据最终预测误差的衡量标准，也能够用于对模型阶次进行评估。 附录5 此外，根据Hankel矩阵的秩数值来判断，同样可以为模型的阶次提供一个可靠的估计。