SARIMA模型MATLAB

在MATLAB中，可以使用econometric toolbox来构建和拟合SARIMA模型。 SARIMA模型是一个季节性自回归移动平均模型，用于时间序列预测和分析。

下面是一个使用MATLAB的econometric toolbox构建和拟合SARIMA模型的示例代码：

% 导入时间序列数据
data = readtable('data.csv');
y = data.y;

% 定义SARIMA模型的参数
p = 1; % AR阶数
d = 1; % 差分阶数
q = 1; % MA阶数
s = 12; % 季节周期

% 构建SARIMA模型
model = arima('AR',p,'D',d,'MA',q,'Seasonality',s);

% 拟合SARIMA模型
fitModel = estimate(model, y);

% 查看模型参数估计结果
disp(fitModel)

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

% 可视化预测结果
figure
plot(y)
hold on
plot(length(y):length(y)+horizon-1, forecast, 'r--')
legend('观测值', '预测值')
xlabel('时间')
ylabel('数值')
title('SARIMA模型预测结果')

请注意，上述代码中的"data.csv"是一个包含时间序列数据的CSV文件，其中一列是要预测的变量y。您需要将其替换为您自己的数据文件路径。

这段示例代码将帮助您在MATLAB中构建和拟合SARIMA模型，并使用该模型预测未来的值。您可以通过调整参数p，d，q和s来适应您的数据，并根据需要更改预测时间点的horizon值。

希望这对你有帮助！