ARIMA 模型的 MATLAB 代码

下面是一个简单的 ARIMA 模型的 MATLAB 代码，用于预测时间序列数据：

% 导入数据
data = readtable('data.csv');

% 将数据转换为时间序列对象
tsData = timeseries(data.Value, data.Time);

% 拟合 ARIMA 模型
model = arima(3,1,2); % p=3, d=1, q=2
fitModel = estimate(model, tsData);

% 预测未来的值
futureVals = forecast(fitModel, 12); % 预测 12 个时间点

% 绘制原始数据和预测值
plot(tsData);
hold on;
plot(futureVals);
legend('原始数据', '预测值');

这段代码假设你有一个名为 `data.csv` 的 CSV 文件，包含两列数据：时间和值。在这个例子中，我们使用了 ARIMA(3,1,2) 模型来拟合数据，并预测未来 12 个时间点的值。最后，我们将原始数据和预测值绘制在同一个图表上。

相关问题

arima模型matlab代码

以下是一个简单的ARIMA模型的Matlab代码示例：

% 假设我们有一个时间序列数据，命名为data
model = arima(2,0,1); % 定义ARIMA(p,d,q)模型，这里是AR(2)和MA(1)
fit = estimate(model, data); % 用MLE方法估计参数
residuals = infer(fit, data); % 计算残差
forecast_data = forecast(fit, n); % 预测未来n个数据点

其中，arima(p,d,q)表示p阶自回归模型、q阶移动平均模型和一阶差分，d表示差分次数。estimate()函数使用最大似然方法（MLE）估计模型参数，infer()函数计算残差，forecast()函数预测未来n个数据点。

ARIMA模型matlab代码

ARIMA模型是一种常用的时间序列分析方法，用于预测未来的数值。在MATLAB中，可以使用econometric Toolbox中的arima函数来实现ARIMA模型的拟合和预测。

下面是一个简单的ARIMA模型的MATLAB代码示例：

matlab
% 导入数据
data = xlsread('data.xlsx'); % 假设数据保存在data.xlsx文件中

% 拟合ARIMA模型
model = arima(1, 1, 1); % ARIMA(p, d, q)模型，这里假设p=1, d=1, q=1
fitModel = estimate(model, data);

% 预测未来值
forecastHorizon = 10; % 预测未来10个时间点的值
[forecast, ~] = forecast(fitModel, forecastHorizon);

% 绘制原始数据和预测结果
figure;
plot(data);
hold on;
plot(length(data):length(data)+forecastHorizon-1, forecast, 'r--');
legend('原始数据', '预测结果');

请注意，上述代码仅为示例，实际使用时需要根据具体情况进行调整和修改。