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时间序列分析中,Yule-Walker差分方程在模型识别和参数估计中起着非常重要的作用.在相当一般的条件下,导出了LSDBL（p,0,r）模型输出序列的二、三阶矩所满足的Yule-Walker型差分方程,这些结果足以用来辨识该模型.在此基础上,提出了该模型参数的矩估计方法.仿真计算验证了该理论和方法的正确性和可行性.利用这些结果,还分析了一个实际数据例子.