Matlab的arima模型

ARIMA（自回归综合移动平均）模型是一种时间序列分析方法，用于对时间序列数据进行预测和建模。ARIMA模型包括自回归（AR）部分，综合（I）部分和移动平均（MA）部分。

在Matlab中，可以使用“arima”函数来拟合ARIMA模型。该函数的语法如下：

Mdl = arima(p,d,q)

其中，p，d和q分别代表AR，I和MA模型的阶数。例如，如果我们希望构建一个ARIMA（1,1,1）模型，则可以使用以下代码：

Mdl = arima(1,1,1);

然后，我们可以使用“estimate”函数来估计模型参数，并使用“forecast”函数来预测未来的值。例如，以下代码演示了如何估计参数并预测未来5个时间点的值：

Mdl = estimate(Mdl, Y);
[YF, YMSE] = forecast(Mdl, 5);

其中，“Y”是我们要拟合模型的时间序列数据，“YF”是预测的未来5个值，“YMSE”是预测的均方误差。