MATLAB的ARMA滑动窗口预测模型

MATLAB中可以使用`armax`函数来建立ARMA模型，使用`forecast`函数来进行滑动窗口预测。具体步骤如下：

1. 导入数据并进行预处理，确保数据是平稳的。

2. 使用`armax`函数建立ARMA模型，指定模型阶数和噪声分布类型等参数。

3. 使用`estimate`函数估计模型参数。

4. 使用`forecast`函数进行滑动窗口预测，指定预测步数和预测起始点等参数。

下面是一个MATLAB的ARMA滑动窗口预测模型的示例代码：

% 导入数据并进行预处理
data = readtable('data.csv');
y = data.y;
y_diff = diff(y); % 一阶差分
y_diff2 = diff(y_diff); % 二阶差分

% 建立ARMA模型
Mdl = armax(y_diff2,[2 2]); % 指定ARMA模型阶数为2，2
Mdl.NoiseVariance = 0.01; % 指定噪声方差

% 估计模型参数
EstMdl = estimate(Mdl,y_diff2);

% 进行滑动窗口预测
numObs = length(y_diff2);
numPreds = 10; % 预测10个数据点
startPoint = numObs - numPreds + 1; % 预测起始点
endPoint = numObs; % 预测结束点
[YF,MSE] = forecast(EstMdl,numPreds,y_diff2(1:startPoint),'Y0',y_diff2(startPoint),'MSE',true);
YF = cumsum(YF); % 对预测结果进行累加，得到原始数据的预测值

% 绘制预测结果
figure
plot(y)
hold on
plot(startPoint:endPoint,YF+mean(y),'r','LineWidth',2)
legend('原始数据','预测结果')