MATLAB中ARIMA模型实战：Excel数据导入到预测

本资源是一份详细的MATLAB程序，用于实现ARIMA（自回归整合滑动平均）模型进行时间序列预测。文档以Excel数据导入为起点，通过以下步骤展示了如何进行ARIMA模型的构建和应用： 1. **数据预处理**: - 首先，程序从Excel文件"E:\5.xlsx"中的"a1:a39"区域读取数据到变量`y`。 - 将数据存储在`Data`变量中，并从中提取前38个值作为源数据`SourceData`。 - 定义步长`step`为1，创建`TempData`变量并对其进行趋势消除（detrending），以便更好地识别非平稳序列的周期性和趋势部分。 2. **差分检验与阶数确定**: - 使用`adftest`函数检测`TempData`序列的自相关性，如果未达到平稳状态，则对序列进行一次差分，存储在`SaveDiffData`中，并递增差分次数`difftime`。 - 当自相关显著性不再成立时，停止差分，这标志着找到了使序列平稳的最小阶数。 3. **ARIMA模型参数选择（P、D、Q）**: - 使用`iddata`函数将平稳序列转换为ARMA模型形式。 - 通过循环遍历可能的阶数组合（P, Q），计算AIC值，并记录最佳组合，即AIC值最小的`p_test`和`q_test`。 4. **模型拟合与预测**: - 将`TempData`扩展以包含差分后的零填充，形成新的时间序列数据。 - 使用`armax`函数拟合ARIMA模型`m`，其中参数`p_test`和`q_test`是根据AIC选择的。 - 通过`predict`函数基于拟合的模型对未来一个时间步长进行预测，得到预测结果`PreR`。 5. **处理差分数据**: - 如果存在差分数据，程序会根据`SaveDiffData`的长度进行处理，这部分可能包括补充或处理原始序列的缺失部分，以确保最终预测结果的连续性。 这份MATLAB程序提供了一个完整的ARIMA模型构建和预测过程，适用于实际的时间序列数据分析，尤其适合初学者理解和使用。用户只需准备Excel数据，即可利用该程序进行ARIMA模型的训练和预测，为后续的业务决策提供依据。