时间序列模型代码MATLAB
时间: 2024-05-06 19:13:05 浏览: 112
时间序列模型是一种用于分析和预测时间序列数据的统计模型。MATLAB是一种常用的科学计算软件,提供了丰富的函数和工具箱来进行时间序列分析。下面是一个简单的时间序列模型代码示例:
% 导入时间序列数据
data = xlsread('data.xlsx'); % 假设数据保存在Excel文件中
% 拆分数据集为训练集和测试集
train_data = data(1:end-12); % 前n-12个数据作为训练集
test_data = data(end-11:end); % 后12个数据作为测试集
% 构建时间序列模型
model = arima(2, 0, 1); % ARIMA(p, d, q)模型,这里假设p=2, d=0, q=1
% 拟合模型
fitted_model = estimate(model, train_data);
% 预测未来值
forecast_data = forecast(fitted_model, 12); % 预测未来12个时间点的值
% 绘制预测结果
figure;
plot(train_data, 'b-', 'LineWidth', 1.5);
hold on;
plot(test_data, 'r-', 'LineWidth', 1.5);
plot(length(train_data)+1:length(train_data)+12, forecast_data, 'g--', 'LineWidth', 1.5);
legend('训练集', '测试集', '预测结果');
xlabel('时间');
ylabel('数值');
title('时间序列预测');
% 评估模型
mse = mean((test_data - forecast_data).^2); % 均方误差
rmse = sqrt(mse); % 均方根误差
这段代码演示了如何使用MATLAB进行时间序列模型的建模、拟合、预测和评估。你可以根据自己的数据和需求进行相应的修改和扩展。