Do these keywords "ARIMA, 差分, 雨衰预测, 差分" represent key concepts in the abstract "针对目前绝大多数雨衰预测模型仅验证到55GHz，而经过验证的W频段预测模型相对较少，且存在模型表述复杂度高、计算量大的问题，该文提出一种结构简单、计算量小的实时预测方法。该方法基于ARIMA模型，利用非平稳雨衰时序中相邻时序间的相关性建立预测模型，对初始序列进行平稳性检验，通过差分变换将非平稳序列转化为平稳序列，并对平稳化后的时间序列进行参数估计及诊断检验，将传统非线性预测转化为线性预测。并先将该ARIMA(1,1,6)模型在不同极化方式、预测间隔和时序个数的条件下进行比较，然后分别与ITU-R,SilvaMello模型在垂直极化、预测间隔0.10GHz，时序个数50的条件下进行比较，最后使用ARIMA(1,1,6)模型进行预测，并对照预测序列与仿真序列的吻合度。结果表明，ARIMA模型与ITU-R,SilvaMello模型所得结果预测误差不超过310?，且衰减变化趋势基本相同，预测序列与仿真序列间吻合度较高，说明该方法可用于W频段雨衰预测，且预测精度高，模型表述简单。"?
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