arima季节性模型预测matlab代码

根据引用，ARIMA季节性模型的预测MATLAB代码包括以下步骤：
1. 首先，使用经典的ARIMA模型得出初步的预测数值，并生成绝对误差序列。
2. 接下来，将绝对误差序列输入GRNN模型，以得出预测的绝对误差数值。
3. 最后，通过反算将预测的绝对误差数值转换为最终的预测数值。

根据引用，在运行MATLAB代码之前，需要提供一些输入，包括：
- "模型参数"：输入上述步骤得出的最优参数。
- "实际值输入"：粘贴需要预测的实际值，例如江苏省2012年1月至2012年12月的发病率数据。
- "预测数目（个）"：设置要输出的预测数目，例如这里设置为12。
- 点击"预测"按钮来进行预测。

根据引用，预测结果将包括以下四个部分：
1. AIC值和BIC值：表示模型拟合的好坏程度。
2. 参数检验结果：包括p、q、P、Q参数的检验结果，可以复制粘贴到另外的表格中进行分析。
3. 预测值和实际值曲线图展示：显示预测值和实际值的曲线图，可以帮助分析预测的准确性。
4. 预测误差展示：包括MAE（平均绝对误差）、MAPE（平均绝对百分比误差）、MSE（均方误差）、RMSE（均方根误差）等指标，用于评估预测的准确性。

请注意，具体的MATLAB代码会根据实际需求和数据进行相应的编写，以上是一般步骤的总结。

相关问题

季节性arima模型预测matlab代码

根据引用的描述，季节性ARIMA模型的预测MATLAB代码可以按照以下步骤进行编写：

1. 首先，使用经典的ARIMA模型得出初步的预测数值，生成绝对误差序列。
2. 然后，将绝对误差序列作为输入，使用GRNN模型得出预测的绝对误差数值。
3. 最后，通过反算的方法生成最终的预测数值。

在MATLAB中，可以使用以下代码实现季节性ARIMA模型的预测：

% 导入数据
data = xlsread('数据文件.xlsx'); % 假设数据存储在Excel文件中

% 设置模型参数
p = ; % 设置AR模型的阶数
d = ; % 设置差分的阶数
q = ; % 设置MA模型的阶数
P = ; % 设置季节性AR模型的阶数
D = ; % 设置季节性差分的阶数
Q = ; % 设置季节性MA模型的阶数
s = ; % 设置季节周期

% 构建季节性ARIMA模型
model = arima('ARLags', p, 'D', d, 'MALags', q, 'Seasonality', s, 'SARLags', P, 'SD', D, 'SMALags', Q);

% 拟合模型
fit = estimate(model, data);

% 预测
forecastValue = forecast(fit, 12); % 通过forecast函数预测未来12个时间点的值

% 显示预测结果
disp(forecastValue);

需要注意的是，代码中的参数p、d、q、P、D、Q和s需要根据实际情况进行设置，以适应所研究数据的特点。另外，数据文件需要根据实际情况进行修改。

以上是一个简单的季节性ARIMA模型的预测MATLAB代码，通过调整参数和模型选择，可以对不同的数据进行预测。

arima-LSTM混合模型matlab代码

以下是一个简单的ARIMA-LSTM混合模型的MATLAB代码示例：

%% Load data and split into training and testing sets
data = csvread('data.csv');
train_data = data(1:500, :);
test_data = data(501:end, :);

%% Train ARIMA model on training data
Mdl = arima(2, 1, 1);
EstMdl = estimate(Mdl, train_data(:,1));

%% Forecast ARIMA model to get residuals
residuals = infer(EstMdl, train_data(:,1), 'Y0', train_data(:,1));

%% Train LSTM model on training data with residuals as input
XTrain = [train_data(1:end-1, 2), residuals(1:end-1)];
YTrain = train_data(2:end, 1);
numFeatures = size(XTrain, 2);
numResponses = 1;
layers = [ ...
    sequenceInputLayer(numFeatures)
    lstmLayer(100,'OutputMode','last')
    fullyConnectedLayer(numResponses)
    regressionLayer];
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs',100, ...
    'GradientThreshold',1, ...
    'InitialLearnRate',0.005, ...
    'LearnRateSchedule','piecewise', ...
    'LearnRateDropFactor',0.2, ...
    'LearnRateDropPeriod',50, ...
    'Verbose',0, ...
    'Plots','training-progress');
net = trainNetwork(XTrain', YTrain', layers, options);

%% Forecast LSTM model on testing data with residuals as input
XTest = [test_data(1:end-1, 2), residuals(end-size(test_data,1)+2:end)];
YPred = predict(net, XTest')';

%% Combine ARIMA forecast and LSTM forecast to get final forecast
forecast = YPred + EstMdl.Offset;

这个代码示例假设你的数据是一个CSV文件，第一列是时间序列，第二列是外部变量（例如气温、湿度等），并且数据已经进行了预处理（例如去除了季节性和趋势性）。代码将前500个数据点作为训练集，后面的数据点作为测试集。首先使用ARIMA模型在训练集上拟合时间序列，然后将ARIMA模型的预测误差作为LSTM模型的输入，使用LSTM模型在训练集上拟合时间序列。最后，使用LSTM模型在测试集上进行预测，并将ARIMA模型的预测结果与LSTM模型的预测结果相加，得到最终的预测结果。