时间序列退化点检测的matlab代码
时间: 2023-09-22 19:11:16 浏览: 90
以下是一个基于ARIMA模型的时间序列退化点检测的MATLAB代码示例:
```matlab
% 导入数据
data = load('data.txt');
x = data(:,1); % 时间序列数据
% 定义ARIMA模型阶数
p = 3; % AR阶数
d = 1; % 差分阶数
q = 2; % MA阶数
% 拟合ARIMA模型
Mdl = arima(p,d,q);
EstMdl = estimate(Mdl,x);
% 残差序列
residuals = infer(EstMdl,x);
% 计算残差均值和标准差
mu = mean(residuals);
sigma = std(residuals);
% 确定异常值的阈值
threshold = mu + 3*sigma;
% 检测异常点
anomalies = abs(residuals) > threshold;
% 绘制时间序列和异常点
figure
plot(x)
hold on
plot(anomalies,'ro')
```
在这个示例中,首先导入时间序列数据,然后定义ARIMA模型的阶数。使用 `arima` 函数拟合ARIMA模型,并使用 `infer` 函数计算残差序列。接下来,计算残差均值和标准差,并根据3倍标准差确定异常值的阈值。最后,检测异常点并将其绘制出来。
请注意,这只是一个简单的示例,具体的时间序列退化点检测方法可能会更加复杂。