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作者为船摇数据建立一个时序时域模型-长自回归模型，在此模型基础上给出了船摇数据的实时滤波和预报的方法，并从均方误差、预报误差、残差序列的相关性、拟合方差、仿真计算等多方面考察了滤波及预报效果。AR（p)模型的系数估计采用最小二乘递推方法，用较少的运算量和存贮量，得到了较高的估值精度。该方法是一种非常值得推荐的船摇数据实时处理方法。