时间序列分析（ARIMA、LSTM）matlab代码

在MATLAB中，时间序列分析（如自回归整合滑动平均模型ARIMA和长短期记忆网络LSTM）可以使用其内置函数来实现。这里简单给出一些基本示例：

**ARIMA模型**

% 加载数据
data = readtable('your_data.csv'); % 替换为实际的数据文件名
series = DataTable.YourTimeSeriesColumn; % 指定需要分析的时间序列列

% ARIMA(p,d,q)模型拟合
p = 1; % 自回归阶数
d = 1; % 差分阶数
q = 1; % 移动平均阶数
model = arima(p,d,q);
fit = estimate(model, series); % 训练模型

% 预测
forecast = forecast(fit, Horizon); % Horizon指定预测期数

**LSTM模型 (using Deep Learning Toolbox)**

% 导入所需的库
if ~isToolboxInstalled('DeepLearning')
    error('Deep Learning Toolbox is required.');
end

% 准备数据（假设数据已经分好成X_train, y_train, X_test）
X_train = ...;
y_train = ...;
X_test = ...;

% 创建LSTM网络
numInputs = size(X_train, 2);
numHiddenNodes = 50; % LSTM单元的数量
numOutputNodes = 1; % 输出节点数量，对应于单个股票价格预测
lstmLayer = sequenceInputLayer(numInputs, 'Name', 'input');
lstmLayer = lstmLayer(numHiddenNodes, 'StateSize', numHiddenNodes, ...
                      'OutputMode', 'last', 'Name', 'lstm');
fullyConnectedLayer = fullyConnectedLayer(numOutputNodes, 'Name', 'output');
predictionLayer = regressionLayer('Name', 'regression');

layers = [lstmLayer fullyConnectedLayer predictionLayer];
options = trainingOptions('adam', 'MaxEpochs', 50, 'MiniBatchSize', 64);

% 训练模型
net = trainNetwork(X_train, y_train, layers, options);

% 预测
y_pred = predict(net, X_test);

记得替换上述代码中的变量名称和文件路径，根据你的实际情况调整模型参数。执行前确保已安装了相应的工具箱，并了解ARIMA和LSTM模型的工作原理。