sarima的matlab代码

SARIMA（Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average）是一种用于时间列分析和预测的模型。它是ARIMA模型的扩展，可以处理具有季节性变化的数据。

以下是一个简单的SARIMA模型的MATLAB代码示例：

% 导入时间序列数据
data = readmatrix('data.csv');

% 拆分数据为训练集和测试集
train_data = data(1:end-12);
test_data = data(end-11:end);

% 拟合SARIMA模型
model = arima('Seasonality',12,'D',1,'SARLags',1:12,'MALags',1:12);
fit_model = estimate(model, train_data);

% 预测未来12个时间步长的值
forecast = forecast(fit_model, 12);

% 绘制原始数据和预测结果
plot(data)
hold on
plot(length(train_data)+1:length(data), forecast, 'r')
legend('原始数据', '预测结果')

上述代码中，首先导入时间序列数据，然后将数据拆分为训练集和测试集。接下来，使用`arima`函数定义SARIMA模型，其中`Seasonality`参数指定季节性为12（即每年12个时间步长），`D`参数指定差分阶数为1，`SARLags`和`MALags`参数指定自回归和滑动平均的滞后阶数。然后使用`estimate`函数拟合模型。

最后，使用`forecast`函数对未来12个时间步长的值进行预测，并将原始数据和预测结果绘制在同一图表上。