data1=readmatrix('wuliushuju.xlsx') data2=diff(data1) figure(2) autocorr(data2) %绘制自相关图 figure(3) parcorr(data2) %绘制偏相关函数 lim=4; save_data=[]; for p=1:lim for q=1:lim num=armax(data2,[p,q]); %armax对应FPE最小 AIC=aic(num); save_data=[save_data;p q AIC]; reli_juzheng(p,q)=AIC; end end figure(5) for i=1:lim y_index(1,i)={['AR' ,num2str(i)]}; x_index(1,i)={['MA' ,num2str(i)]}; end H = heatmap(x_index,y_index, reli_juzheng, 'FontSize',12, 'FontName','宋体'); H.Title = 'AIC定阶热力图'; model=armax(data2,[3,4]) L=30 predata1=[data2;zeros(L,1)]; predata2=predict(model,predata1,L); predata3=[data2;predata2(726:end)]; predata4=cumsum([data1(1);predata3]) predata5=cumsum([data1(1);predata2]) figure(6) subplot(2,1,1) plot(1:length(data1),data1) hold on plot(1:length(predata5),predata5) legend('真实值','预测值') title('ARMA预测') xlabel('time') ylabel('number') subplot(2,1,2) 分析上述代码

这段代码是用于对时间序列数据进行ARMA模型分析和预测的过程。以下是对代码的分析：

1. 读取数据：使用`readmatrix`函数从名为'wuliushuju.xlsx'的Excel文件中读取数据，并将数据存储在`data1`中。

2. 差分处理：使用`diff`函数对`data1`进行一阶差分，得到差分后的数据并存储在`data2`中。

3. 绘制自相关图：使用`autocorr`函数绘制`data2`的自相关图，显示在Figure 2中。

4. 绘制偏相关函数：使用`parcorr`函数绘制`data2`的偏相关函数图，显示在Figure 3中。

5. 定阶过程：使用双重循环来尝试不同的AR和MA阶数，通过计算AIC值选择最佳阶数。

6. 绘制AIC定阶热力图：使用`heatmap`函数将AIC值绘制成热力图，显示在Figure 5中。

7. 建立ARMA模型：使用`armax`函数建立ARMA模型，选择AR阶数为3，MA阶数为4，并将模型存储在`model`中。

8. 预测过程：设定预测步长L为30，将差分后的数据和L个零值组合成新的序列`predata1`，使用建立的ARMA模型对`predata1`进行预测并将结果存储在`predata2`中。

9. 还原数据：将预测结果与差分前的第一项数据相加，得到还原后的预测结果`predata3`。

10. 绘制预测结果图：使用`plot`函数绘制原始数据和预测结果的折线图，显示在Figure 6中。

相关问题

clc; clear; data = readmatrix('汇率05.03两列.xlsx'); %载入数据 MM=data(2:730,2); x=data(2:730,1); figure() datenum('1900-01-01') plot(x+693962,MM); % datetick('x', 'yyyy-mm-dd');%设置坐标轴为yyyy-mm-dd 格式 xlabel('时间') ylabel('汇率/（单位：元）') time_series_data = data(2:730,2); Y=time_series_data'; figure() autocorr(Y) %自相关 xlabel('时间') ylabel('汇率/（单位：元）') figure() parcorr(Y) %偏相关 %ACF和PACF图 xlabel('时间') ylabel('汇率/（单位：元）') y_h_adf = adftest(Y) y_h_kpss = kpsstest(Y) %平滑性检验,yd1_h_adf =1，yd1_h_kpss =0，通过检验 train_size = round(length(time_series_data) * 0.95); train_data = time_series_data(1:train_size); test_data = time_series_data(train_size+1:end); Yd1 = diff(train_data); %一阶差分图 plot(Yd1)怎么让figure3显示时间

要让 figure3 显示时间，可以在绘制时添加 x 轴坐标，即时间戳。可以使用 `datetick` 函数将 x 轴坐标转换为日期格式。修改代码如下：

Yd1 = diff(train_data);
figure()
plot(x(2:train_size), Yd1);
datetick('x', 'yyyy-mm-dd');
xlabel('时间');
ylabel('汇率/（单位：元）');

这样就可以在 figure3 中显示时间了。