matlab中arima函数格式

MATLAB中的ARIMA函数实现了自回归整合移动平均模型的拟合和预测。ARIMA模型是一种时间序列预测模型，常用于对时间序列数据进行拟合和预测。

MATLAB中的ARIMA函数的格式为：

Mdl = arima(p,d,q)

其中，Mdl是拟合的ARIMA模型对象，p表示自回归项数，d表示差分阶数，q表示移动平均项数。

ARIMA函数的输入数据需要是一个向量或有多列数据的矩阵，例如：

Y = [1.52 1.51 2.01 1.62 1.71 1.81 2.01 1.91 1.92 2.42 2.62 2.62 3.22 3.11 2.91 3.1];

这是一个长度为16的时间序列数据向量。

使用ARIMA函数时，需要先指定模型的自回归项数、差分阶数和移动平均项数。例如：

Mdl = arima(2,1,1)

即指定自回归项数为2，差分阶数为1，移动平均项数为1的ARIMA模型。

采用该模型对数据进行拟合，可以得到ARIMA拟合后的模型对象Mdl。使用该模型对象，可以进行预测、模型检验等操作。例如：

forecast(Mdl,10)

即使用Mdl对接下来10个时间点的数据进行预测。

此外，在指定ARIMA模型时，还可以指定截距项和季节性项等参数，具体可参考MATLAB官方文档。