arimax模型 matlab
时间: 2023-07-29 13:12:14 浏览: 171
ARIMAX模型是一种时间序列预测模型,它建立在自回归移动平均模型(ARMA)的基础上,并且增加了外部变量作为解释变量,这些变量可以帮助提高模型的预测能力。
在MATLAB中,可以使用 econometric 模块中的 arima 函数来估计 ARIMAX 模型。arima 函数的语法如下:
```
Mdl = arima(p,d,q)
Mdl = arima(p,d,q,B)
Mdl = arima(p,d,q,B,'Name1',Value1,'Name2',Value2,...)
```
其中,p、d、q 分别代表 ARIMA 模型的阶数;B 是一个矩阵,其中包含外部变量的值;Name-Value 对用于设置其他选项。
以下是一个简单的例子:
假设我们有一个时间序列 y 和一个外部变量 x,我们想要建立一个 ARIMAX(2,1,1) 模型来预测 y。我们可以使用以下代码:
```
load Data_ARIMAX
y = Data_ARIMAX(:,1);
x = Data_ARIMAX(:,2);
Mdl = arima(2,1,1,'X',x,'Constant','off');
EstMdl = estimate(Mdl,y);
```
其中,Data_ARIMAX 是一个包含 y 和 x 的数据集。第一行加载了数据,然后设置 y 和 x 变量。接下来,我们使用 arima 函数创建一个 ARIMAX 模型,并将 x 设置为外部变量。我们还设置了 'Constant' 选项为 'off',表示我们没有常数项。
最后,我们使用 estimate 函数估计模型参数。现在,我们可以使用 EstMdl 对象进行预测和模拟。
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