提供一份完整的ARIMA模型matlab的代码

以下是一个简单的ARIMA模型的Matlab代码示例：

% 导入数据
data = readtable('data.csv');
y = data.Var1;

% 设置ARIMA模型阶数
p = 1; % 自回归项数
d = 1; % 差分项数
q = 1; % 移动平均项数

% 拟合ARIMA模型
Mdl = arima(p,d,q);
EstMdl = estimate(Mdl,y);

% 预测未来12个月的数据
numMonths = 12;
[yF,yMSE] = forecast(EstMdl,numMonths,'Y0',y);

% 绘制原始数据和预测数据的图表
figure
plot(y)
hold on
idx = length(y):(length(y)+numMonths);
plot(idx,yF,'r')
xlim([1 length(y)+numMonths])
legend('原始数据','预测数据')

% 计算预测误差
rmse = sqrt(mean(yF.^2));

在这个示例中，我们首先导入了一个名为“data.csv”的时间序列数据集，并将其存储在变量“y”中。我们然后指定了ARIMA模型的阶数，并拟合了一个ARIMA模型。最后，我们使用该模型预测了未来12个月的数据，并计算了预测误差。最后，我们绘制了原始数据和预测数据的图表，以便可视化比较。