matlab运行sarima模型的代码

以下是一个简单的 SARIMA 模型的 MATLAB 代码示例：

% 导入数据
data = readtable('data.csv', 'Format', '%{yyyy-MM-dd}D%f');

% 创建时间序列对象
ts = timeseries(data{:,2}, data{:,1});

% 拟合 SARIMA 模型
Mdl = arima('ARLags',1:4,'D',1,'MALags',1:4,'Seasonality',12,'SMALags',1:12);
EstMdl = estimate(Mdl,ts);

% 预测未来值
num_periods = 12;
F = forecast(EstMdl, num_periods, 'Y0', ts);

% 绘制预测结果
plot(ts); hold on;
plot(F, 'r'); hold off;
legend('实际值', '预测值');

在此示例中，我们使用了 `readtable` 函数从 CSV 文件中读取时间序列数据，使用 `timeseries` 函数将其转换为时间序列对象。然后，我们使用 `arima` 函数创建了一个 SARIMA 模型，并使用 `estimate` 函数拟合了该模型。最后，我们使用 `forecast` 函数预测了未来值，并使用 `plot` 函数可视化了预测结果。

请注意，这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要更复杂的模型和更多的数据处理。