matlab ARIMA模型

ARIMA模型是一种时间序列模型，它结合了自回归（AR）、差分（I）和移动平均（MA）模型的特点。ARIMA模型可以用来对时间序列数据进行预测和分析。在MATLAB中，可以使用arima函数来建立ARIMA模型，并使用estimate函数来估计模型的参数。

例如，如果我们想建立一个ARIMA(2,1,0)模型，即具有2阶自回归和1阶差分的模型，可以使用以下代码：

AR_Order = 2;
MA_Order = 0;
ARIMA_Model = arima(AR_Order, 1, MA_Order);

然后，可以使用estimate函数来估计模型的参数：

EstMdl = estimate(ARIMA_Model, y);

其中，y是输入的时间序列数据。通过估计参数，我们可以得到一个已经训练好的ARIMA模型，可以用来进行预测和分析。

请注意，上述代码只是一个示例，实际使用ARIMA模型时，需要根据具体的数据和问题来选择合适的模型阶数和参数。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [如何MATLAB实现用ARIMA模型输出参数实施预测](https://blog.csdn.net/Will_Zhan/article/details/116425215)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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