matlab实现arima代码

ARIMA模型是一种常用的时间序列预测模型，它可以对时间序列数据进行建模和预测。下面是一个简单的MATLAB实现ARIMA模型的代码示例：

% 读取时间序列数据
data = load('data.txt');
y = data(:,1);

% 拟合ARIMA模型
Mdl = arima(2,1,2);
EstMdl = estimate(Mdl,y);

% 预测未来10个时间点的值
[YF,YMSE] = forecast(EstMdl,10,'Y0',y);

% 绘制预测结果
figure;
plot(y);
hold on;
plot(length(y)+1:length(y)+10, YF);
legend('原始数据','预测数据');

以上代码中，首先我们读取了时间序列数据，然后使用arima函数定义一个ARIMA模型，其中参数(2,1,2)代表该模型的阶数为2，差分阶数为1，移动平均阶数为2。接着使用estimate函数拟合该模型，并得到预测结果。最后，使用plot函数将原始数据和预测数据绘制在一张图中。