matlab代码时间序列预测ARIMA模型

在MATLAB中，可以使用ARIMA模型进行时间序列预测。首先，您需要选择ARIMA模型的参数。ARIMA模型的参数由三个数字组成，分别代表自回归（AR）、差分（I）和移动平均（MA）的阶数。您可以根据您的时间序列数据的特点选择不同的参数。例如，使用Mdl = arima(p,d,q)创建一个ARIMA(p,d,q)模型，其中p是自回归的阶数，d是差分的阶数，q是移动平均的阶数。\[1\]

接下来，您需要将数据划分为训练集和测试集。在MATLAB中，可以使用train_size = round(length(time_series_data) * 0.8)将数据划分为80%的训练集和20%的测试集。您可以根据需要更改划分比例，例如将0.8改为0.7或其他值。\[2\]

然后，您可以使用训练集的数据来拟合ARIMA模型，并使用测试集的数据进行预测。具体的代码实现可以根据您的数据和需求进行调整。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [ARIMA时间序列预测MATLAB代码模板（无需调试）](https://blog.csdn.net/m0_62526778/article/details/128983299)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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