用matlab写arima预测碳价格的代码,该代码里要有rsme,mape,mae等评价指标,还要有拟合效果图。
时间: 2024-04-09 07:32:53 浏览: 18
下面是一个使用MATLAB编写ARIMA预测碳价格代码示例,其中包括ME、MAPE、MA等评价指标以及拟效果图。
```matlab
% 导入
data = load('carbon_price_data.mat');
y = data.y;
% 划分训练集和测试集
train_ratio = 0.8; % 训练集比例
[train_y, test_y] = splitData(y, train_ratio);
% 拟合ARIMA模型
model = arima(2, 0, 1); % AR阶数、差分阶数、MA阶数
fit_model = estimate(model, train_y);
% 在测试集上进行预测
[y_pred, ~] = forecast(fit_model, numel(test_y));
% 计算评价指标
rsme = sqrt(mean((y_pred - test_y).^2));
mape = mean(abs((y_pred - test_y)./test_y)) * 100;
mae = mean(abs(y_pred - test_y));
% 绘制拟合效果图
figure;
plot(test_y, 'b', 'LineWidth', 1.5);
hold on;
plot(y_pred, 'r--', 'LineWidth', 1.5);
legend('真实值', '预测值');
xlabel('样本序号');
ylabel('碳价格');
title('碳价格预测结果');
% 划分训练集和测试集函数
function [train_y, test_y] = splitData(y, train_ratio)
m = numel(y);
train_size = round(m * train_ratio);
train_y = y(1:train_size);
test_y = y(train_size+1:end);
end
```
请注意,这只是一个简单的示例代码,你可能需要根据你的数据和需求进行适当的调整。希望能对你有所帮助!