arima-gm模型matlab实现代码

ARIMA-GM模型是一种将ARIMA模型与灰色模型相结合的时间序列预测方法。在MATLAB中，可以使用以下代码实现ARIMA-GM模型：

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

% 拆分数据
train_data = data(1:end-12); % 训练数据，取前n-12个数据作为训练集
test_data = data(end-11:end); % 测试数据，取最后12个数据作为测试集

% ARIMA模型拟合
model = arima(1,1,1); % 假设ARIMA模型的阶数为(1,1,1)
fit_model = estimate(model, train_data);

% ARIMA模型预测
forecast_data = forecast(fit_model, 12); % 预测未来12个时间点的数据

% 灰色模型建模
GM_model = gm(train_data);

% 灰色模型预测
GM_forecast_data = forecast(GM_model, 12); % 预测未来12个时间点的数据

% ARIMA-GM模型预测
ARIMA_GM_forecast_data = forecast(fit_model, 12, 'Y0', GM_forecast_data); % 使用灰色模型的预测结果作为ARIMA模型的初始值进行预测

% 绘制预测结果
plot(data);
hold on;
plot(length(data)-11:length(data), [data(end), forecast_data], 'r'); % ARIMA模型预测结果
plot(length(data)-11:length(data), [data(end), GM_forecast_data], 'g'); % 灰色模型预测结果
plot(length(data)-11:length(data), [data(end), ARIMA_GM_forecast_data], 'b'); % ARIMA-GM模型预测结果
legend('原始数据', 'ARIMA模型预测', '灰色模型预测', 'ARIMA-GM模型预测');

以上代码首先导入数据，然后将数据拆分为训练集和测试集。接下来使用`arima`函数拟合ARIMA模型，并使用`estimate`函数进行参数估计。然后使用`forecast`函数进行ARIMA模型的预测。然后使用`gm`函数建立灰色模型，并使用`forecast`函数进行灰色模型的预测。最后，使用ARIMA-GM模型进行预测，将灰色模型的预测结果作为ARIMA模型的初始值。最后，绘制原始数据和三种模型的预测结果。