arima模型预测matlab代码

根据引用中提供的信息，ARIMA模型的代码使用以下方式创建：Mdl = arima(p,d,q)。其中，p代表自回归(AR)的阶数，d代表差分(I)的阶数，q代表移动平均(MA)的阶数。您可以根据您的时间序列数据的特点选择适当的参数。

而根据引用中的描述，回归模型结合ARIMA时序预测，以"职业需求总人数"为因变量，"人才缺口度"、"各类教育背景下的人数"和"就业岗位平均值"为自变量建立回归模型。通过对自变量进行ARIMA时序预测，可以得到未来三年沈阳市潜在的人才需求。

请注意，我没有提供完整的代码，因为引用中的代码只是一个示例，只包括了部分预测值和真实值。要根据具体情况编写ARIMA模型的预测代码，您需要使用适当的方法和数据进行模型的训练和预测。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [【ARIMA时序预测】基于ARIMA实现时间序列数据预测附matlab代码](https://blog.csdn.net/matlab_dingdang/article/details/128160326)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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