matlab arima模型

ARIMA（Autoregressive Integrated Moving Average）模型是一种常见的时间序列分析方法，用于预测未来时间序列值。在MATLAB中，可以使用“arima”函数来拟合ARIMA模型并进行预测。

下面是一个简单的示例，展示如何使用MATLAB中的ARIMA模型：

假设我们有一个时间序列数据集，名为“data”，我们想使用ARIMA模型进行预测：

% 导入数据
data = xlsread('data.xlsx');

% 拟合ARIMA模型
Mdl = arima(2,1,1); % AR阶数为2，差分阶数为1，MA阶数为1
EstMdl = estimate(Mdl,data);

% 预测未来值
[yF,yMSE] = forecast(EstMdl,10,'Y0',data);

此代码使用“arima”函数拟合了一个ARIMA（2,1,1）模型，并使用“forecast”函数预测了未来10个时间点的值。预测结果存储在yF中。