matlab编程：利用arima函数建立SARIMA模型

ARIMA模型是一种时间序列预测模型，而SARIMA模型则是在ARIMA模型的基础上增加了季节性因素。在MATLAB中，可以利用arima函数来建立SARIMA模型。

下面是一个简单的例子，演示如何利用arima函数建立SARIMA模型：

假设我们有一个时间序列数据集，保存在一个名为“data”的向量中。首先，我们需要确定SARIMA模型的参数。这些参数包括：

1. 季节性周期（Seasonal period）
2. 自回归项（Autoregressive terms）
3. 移动平均项（Moving average terms）
4. 季节性自回归项（Seasonal autoregressive terms）
5. 季节性移动平均项（Seasonal moving average terms）

下面是一个例子，假设我们选择季节性周期为12，并且选择一个ARIMA(1,1,1)模型：

Mdl = arima('Seasonality',12,'ARLags',1,'MALags',1);

接下来，我们可以使用fit函数拟合模型：

Model = fit(Mdl,data);

最后，我们可以使用forecast函数来预测时间序列的未来值：

Forecast = forecast(Model,12);

这将生成一个名为“Forecast”的向量，其中包含了预测的未来12个时间点的值。