ARIMA时间序列模型完整代码matlab

以下是使用MATLAB实现ARIMA时间序列模型的完整代码示例：

首先，我们需要导入数据并进行预处理：

data = load('time_series_data.mat'); % 导入时间序列数据
ts = data.y; % 提取时间序列
ts_diff = diff(ts); % 一阶差分

接下来，我们可以使用自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）来确定ARIMA模型的参数：

subplot(2,1,1)
autocorr(ts_diff) % ACF
subplot(2,1,2)
parcorr(ts_diff) % PACF

根据ACF和PACF图像，我们可以选择ARIMA模型的p、d和q值。例如，如果我们选择ARIMA（p，d，q）= ARIMA（1，1，1），则我们可以使用以下代码拟合和预测模型：

model = arima(1,1,1); % 创建ARIMA模型
[est_params, ~, logL] = estimate(model, ts); % 估计参数
fitted = simulate(model, length(ts), 'NumPaths', 1, 'Y0', ts(1), 'theta', est_params); % 模型拟合
residuals = ts - fitted; % 计算残差
forecast = forecast(model, 12, 'Y0', ts(end), 'theta', est_params); % 预测未来12个时间步长

最后，我们可以绘制拟合和预测结果：

figure
plot(ts, 'b')
hold on
plot(fitted, 'r')
plot(length(ts)+1:length(ts)+12, forecast, 'g')
legend('原始数据', '模型拟合', '未来预测')

这是一个简单的ARIMA时间序列模型的完整MATLAB代码示例。