matlab做arima时间序列

1. 准备数据。将时间序列数据导入MATLAB，确保数据的时间步长是固定的，没有丢失或重复的时间步。

2. 拟合ARIMA模型。使用“arima”函数拟合ARIMA模型。该函数需要输入时间序列数据和ARIMA模型的参数，例如AR(p)、MA(q)和差分阶数d。可以使用自动模型选择算法来选择最佳模型，也可以手动指定参数。例如，以下代码将拟合一个ARIMA(2,1,1)模型：

model = arima(2,1,1);
fit = estimate(model, data);

其中“data”是时间序列数据，fit包含了拟合的模型。

3. 模型诊断。使用“infer”函数对拟合的模型进行诊断，检查残差是否符合白噪声假设。如果残差不是白噪声，可以尝试调整模型参数或使用其他模型。例如，以下代码将检查拟合的模型的残差：

resid = infer(fit, data);
whitenessTest(resid)

其中“resid”是拟合模型的残差，whitenessTest函数检查残差是否符合白噪声假设。

4. 预测。使用“forecast”函数对未来时间步进行预测。例如，以下代码将预测未来10个时间步：

forecast = forecast(fit, 10);

其中“10”是预测的时间步数，forecast包含预测的值和置信区间。

5. 可视化。使用MATLAB的图形函数将预测结果可视化。例如，以下代码将绘制预测结果和原始数据：

plot(data)
hold on
forecastPlot = plot(forecast);
set(forecastPlot, 'Color', 'red')
legend('Original', 'Forecast')

其中“plot”函数绘制原始数据，“forecastPlot”绘制预测结果，set函数设置预测结果的颜色，legend函数绘制图例。