arima时间序列预测完整代码matlab

下面是ARIMA时间序列预测的完整MATLAB代码：

% ARIMA时间序列预测
% 数据准备
data = load('data.txt');
data = data(:, 2); % 取第二列数据
n = length(data);
% 数据可视化
figure;
plot(data);
title('原始数据');
xlabel('时间');
ylabel('数据值');
% 数据平稳化处理
diff_data = diff(data);
figure;
plot(diff_data);
title('差分后的数据');
xlabel('时间');
ylabel('数据值');
% 自相关性和偏自相关性分析
figure;
subplot(211);
autocorr(diff_data);
subplot(212);
parcorr(diff_data);
% 模型建立和训练
model = arima(2, 1, 1);
[fit, ~, logL] = estimate(model, diff_data);
disp(['对数似然值为：', num2str(logL)]);
% 模型检验和预测
residuals = infer(fit, diff_data);
figure;
subplot(211);
plot(residuals);
title('残差序列');
xlabel('时间');
ylabel('残差值');
subplot(212);
autocorr(residuals);
title('自相关性');
xlabel('滞后');
ylabel('自相关系数');
% 预测未来5期
future = forecast(fit, 5);
figure;
plot([data; nan(5, 1)], 'k');
hold on;
plot([nan(n, 1); future], 'r');
title('未来5期预测');
xlabel('时间');
ylabel('数据值');
legend('原始数据', '预测数据');

其中，`data.txt`是原始数据文件，包含两列数据，第一列是时间戳，第二列是数据值。在代码中，我们只取了第二列数据进行分析和预测。代码中还包含了数据可视化、数据平稳化处理、自相关性和偏自相关性分析、模型建立和训练、模型检验和预测等步骤。最终，我们预测了未来5期的数据，并将预测结果与原始数据进行对比。