matlab搭建ARIMA模型

Matlab是一款强大的数学计算软件，可以用于构建自回归整合滑动平均模型（ARIMA），这是一种常用的时间序列分析方法，用于预测序列的趋势、季节性和随机波动。以下是使用Matlab搭建ARIMA模型的基本步骤：

1. **数据准备**：首先，导入时间序列数据，并确保它已经按照时间顺序排列。

data = readtable('your_data.csv'); % 替换为实际文件名
ts = data.YourColumn; % 更改为你需要分析的时间序列列

2. **检查数据**：查看数据是否有趋势、季节性或其他特殊性质，这有助于选择合适的p、d、q值。

[trend, seasonal, remainder] = detrend(ts); % 检查趋势
acf(ts); % 自相关函数，判断自相关性
pacf(ts); % 移动平均部分自相关函数，判断移动平均阶数

3. **模型识别**：使用`arima()`函数自动识别ARIMA模型的参数。有时也需要手动调整p、d、q值。

model = arima(0, 1, 1); % 使用默认参数
[estimatedModel, estParams] = estimate(model, ts); % 训练模型并获取参数估计

4. **诊断模型**：检查残差是否满足平稳性和独立同分布的假设。

residuals = simulate(estimatedModel, 'Y0', ts(end)); % 残差生成
acf(residuals); % 残差自相关图

5. **模型评估**：用交叉验证或者留出法评估模型性能。

6. **预测**：如果模型合适，可以用`forecast()`函数进行未来值预测。

prediction = forecast(estimatedModel, Horizon); % Horizon是你想要预测的时间步长