ARIMA的MATLAB程序

ARIMA模型是一种常用的时间序列预测方法，它结合了自回归（AR）、差分（I）和移动平均（MA）三种成分。在MATLAB中，你可以使用`arima`函数来构建和估计ARIMA模型。以下是基本步骤：

1. **导入数据**：首先，你需要导入包含时间序列的数据集，例如`data = readtable('your_data.csv')`。

2. **检查数据**：使用` autocorr`或` plot(data.Time, data.Series)`来观察数据的趋势、季节性和随机波动。

3. **识别模型**：通常需要确定p（自回归阶数）、d（差分阶数）和q（移动平均阶数）。可以手动选择，也可以使用`auto.arima`自动寻找最佳模型。

[p,d,q] = arimaOrderEstimation(data.Series);
model = arima(p,d,q);

4. **拟合模型**：使用`estimate`函数对模型进行估计。

   estimatedModel = estimate(model, data.Series);

5. **诊断和评估**：用`forecast`生成预测值，并用`residuals`检查残差是否满足平稳性和独立性假设。可以使用`forecastPlot`可视化预测结果。

6. **模型应用**：最后，你可以用`forecast`函数进行实际的时间序列预测，例如`futurePredictions = forecast(estimatedModel, n)`。