matlab ARMA（1，1，2）模型预测代码

以下是MATLAB中ARMA(1,1,2)模型的预测代码示例：

% 设置模型参数
phi = 0.5;
theta1 = 0.6;
theta2 = 0.2;
sigma = 1;

% 生成ARMA数据
data = zeros(100,1);
for i=3:100
    data(i) = phi*data(i-1) + theta1*data(i-1) + theta2*data(i-2) + sigma*randn;
end

% 拟合ARMA模型
model = arima('ARLags',1,'MALags',[1 2],'Variance',sigma^2);
fit = estimate(model,data);

% 预测未来10个点
future = forecast(fit,10,'Y0',data);

% 画出预测结果
plot([data;future]);

这段代码首先设置了ARMA(1,1,2)模型的参数，然后生成了一组模拟数据。接着使用`arima`函数拟合了ARMA模型，并使用`estimate`函数估计参数。最后使用`forecast`函数预测未来10个点，并使用`plot`函数绘制了预测结果。

相关问题

MATLAB的ARMA滑动窗口预测模型

MATLAB中可以使用`armax`函数来建立ARMA模型，使用`forecast`函数来进行滑动窗口预测。具体步骤如下：

1. 导入数据并进行预处理，确保数据是平稳的。

2. 使用`armax`函数建立ARMA模型，指定模型阶数和噪声分布类型等参数。

3. 使用`estimate`函数估计模型参数。

4. 使用`forecast`函数进行滑动窗口预测，指定预测步数和预测起始点等参数。

下面是一个MATLAB的ARMA滑动窗口预测模型的示例代码：

% 导入数据并进行预处理
data = readtable('data.csv');
y = data.y;
y_diff = diff(y); % 一阶差分
y_diff2 = diff(y_diff); % 二阶差分

% 建立ARMA模型
Mdl = armax(y_diff2,[2 2]); % 指定ARMA模型阶数为2，2
Mdl.NoiseVariance = 0.01; % 指定噪声方差

% 估计模型参数
EstMdl = estimate(Mdl,y_diff2);

% 进行滑动窗口预测
numObs = length(y_diff2);
numPreds = 10; % 预测10个数据点
startPoint = numObs - numPreds + 1; % 预测起始点
endPoint = numObs; % 预测结束点
[YF,MSE] = forecast(EstMdl,numPreds,y_diff2(1:startPoint),'Y0',y_diff2(startPoint),'MSE',true);
YF = cumsum(YF); % 对预测结果进行累加，得到原始数据的预测值

% 绘制预测结果
figure
plot(y)
hold on
plot(startPoint:endPoint,YF+mean(y),'r','LineWidth',2)
legend('原始数据','预测结果')

arma模型matlab代码

以下是一个简单的ARMA(p,q)模型的MATLAB代码示例：

% 生成ARMA数据
phi = [0.5,-0.2,0.1]; % AR系数
theta = [0.4,-0.3]; % MA系数
sigma = 1; % 噪声方差
y = armaxfilter(phi,theta,sigma,1000);

% 用Yule-Walker方程估计AR系数
p = 3; % AR阶数
r = autocorr(y,p+1); % 自相关系数
R = toeplitz(r(1:p)); % 自相关矩阵
r2 = r(2:p+1)';
phi_hat = R\r2; % 估计的AR系数

% 用MLE估计MA系数
q = 2; % MA阶数
[theta_hat,~,~] = armax(y,[0 q],[],'estimate','maxlikelihood');

% 预测未来10个值
y_pred = forecast(armax(phi_hat,theta_hat),y,10);

% 绘制数据和预测结果
figure;
plot(y);
hold on;
plot(1001:1010,y_pred,'r');
legend('数据','预测');

这个代码演示了如何生成一个ARMA数据，并且使用Yule-Walker方程估计AR系数，使用MLE估计MA系数，以及如何使用估计的ARMA模型进行未来值的预测。