SARIMA matlab实现
时间: 2023-11-03 15:59:28 浏览: 64
SARIMA (Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average) 模型是一种时间序列分析方法,用于预测未来的时间序列值。在 Matlab 中,可以使用 Econometrics Toolbox 中的 arima 函数来实现 SARIMA 模型。
下面是一个简单的 SARIMA 模型的 Matlab 代码示例:
```
% 导入时间序列数据
data = readtable('timeseries.csv');
y = data.Value;
% 指定 SARIMA 模型的参数
p = 1; % AR(p) 模型的阶数
d = 1; % 差分次数
q = 1; % MA(q) 模型的阶数
s = 12; % 季节周期
% 使用 arima 函数拟合 SARIMA 模型
model = arima(p,d,q);
model.Seasonality = s;
fit = estimate(model, y);
% 预测未来的时间序列值
forecast = forecast(fit, 12); % 预测未来 12 个时间点的值
% 绘制预测结果和原始数据
plot(y)
hold on
plot(forecast)
legend('原始数据', '预测结果')
```
在上面的代码中,我们首先导入了一个时间序列数据,并将其中的值存储在变量 y 中。然后,我们通过指定 AR(p)、差分次数、MA(q) 和季节周期等参数来创建一个 SARIMA 模型。接着,我们使用 arima 函数来拟合这个模型,并使用 estimate 函数来对模型进行参数估计。
最后,我们使用 forecast 函数来预测未来的时间序列值,并使用 plot 函数来将预测结果和原始数据绘制在同一个图表中。
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