2023年E题matlab数学建模

2023年E题MATLAB数学建模的具体流程如下：
1. 首先，安装MATLAB R2023a软件。默认情况下，安装完后是在线帮助文档，如果需要安装离线帮助文档，可以使用Windows命令(win+R、cmd、cd等)进行操作。
2. 根据题目要求，对每个路径进行分析。针对每个路径，可以绘制偏自相关系数和自相关系数图，然后筛选出最大的p和q的取值。例如，可以取p_max=5，q_max=1。然后，将p取值在(0,1,...,p_max)，q取值在(0,1,...,q_max)的范围内与d进行组合。其中，d根据ADF检验得到，例如，可以取d=0。
3. 构建ARIMA模型。根据上述步骤得到的p、d、q的组合，依次构建ARIMA模型。同时，将数据集按照7:3的比例划分为训练集和测试集。在训练集上训练模型，并计算AIC指标（AIC只能在训练过程中计算）。重复上述步骤，遍历所有p、d、q的组合，找到AIC最小（即最佳）的ARIMA模型作为预测模型。
4. 使用MAPE评估模型效果。采用最佳的ARIMA模型对测试集进行预测，并使用MAPE（平均绝对百分比误差）来评估模型在测试集上的效果。

通过以上步骤，可以建立和求解2023年E题MATLAB数学建模。

相关问题

2023年数学建模b题matlab

2023年数学建模B题中使用MATLAB的具体步骤如下：
1. 下载和安装MATLAB R2023a软件，可以参考相关方法进行操作。
2. 确定所需的路径，并对每个路径绘制偏自相关系数和自相关系数图形。
3. 根据图形筛选p和q的最大取值（p_max和q_max）。
4. 将p和q的取值范围设定为0到p_max和0到q_max，并与d进行组合。其中d是根据ADF检验得出的值。
5. 根据选定的p、d、q组合构建ARIMA模型。
6. 将数据集按照7:3的比例划分为训练集和测试集。
7. 在训练集上训练ARIMA模型并计算AIC指标（AIC只能在训练过程中计算）。
8. 重复步骤2到步骤7，遍历所有的p、d、q组合。
9. 输出AIC最小的ARIMA模型作为预测模型。
10. 使用该预测模型在测试集上评估预测效果，采用MAPE作为评价指标。

以上是在2023年数学建模B题中使用MATLAB进行分析和预测的一般步骤。具体细节可能需要根据具体情况进行调整。

2023数学建模e题在matlab实现

根据引用提供的资料，可以找到2022国赛数学建模相关题目的思路汇总，其中包括了e题的MATLAB实现。具体的实现方法可能在引用提供的MATLAB 2023a帮助文档中有详细说明。请您参考引用中提供的链接，查看2022国赛数学建模题目的思路汇总，以及引用中提供的MATLAB 2023a帮助文档，找到有关2023数学建模e题在MATLAB中的具体实现方法。