matlab如何实现SARIMA

MATLAB可以通过下列步骤实现SARIMA模型：

1. 导入数据：导入时间序列数据，可以使用MATLAB中的readtable或readmatrix函数。

2. 数据预处理：对数据进行平稳性检验，如果数据不是平稳的，需要进行差分处理使其平稳。

3. 模型选择：根据自相关图（ACF）和偏自相关图（PACF）来选择模型的p、d和q值。根据季节性自相关图（SACF）和偏自相关图（SPACF）来选择季节性模型的P、D和Q值。

4. 模型训练：使用arima函数拟合数据，并将选择的模型参数传递给函数。例如，如果选择了SARIMA（p，d，q）（P，D，Q）s模型，则调用arima（p，d，q）（P，D，Q）s函数。

5. 模型评估：使用resid函数评估模型残差是否是白噪声序列。如果残差不是白噪声序列，则需要重新选择模型。

6. 模型预测：使用forecast函数，将训练好的模型应用于新数据并进行预测。可以使用predict函数进行单步预测。

以下是一个简单示例：

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

% 平稳性检验
[h,pValue] = adftest(y);
while pValue > 0.05
    y = diff(y);
    [h,pValue] = adftest(y);
end

% 模型选择
subplot(311)
acf(y);
subplot(312)
pacf(y);
subplot(313)
parcorr(y);

% 训练模型
model = arima('Seasonality',12,'D',1,'SeasonalD',1,'MALags',1,'SMALags',12);
[fit,~,logL] = estimate(model,y);

% 模型评估
res = infer(fit,y);
subplot(211)
plot(res);
subplot(212)
acf(res);

% 模型预测
[yF,ymse] = forecast(fit,12,'Y0',y);