ARMA预测代码实战与平稳性检测

ARMA信号预测代码示例 在本篇代码中，作者展示了如何使用ARIMA (自回归积分移动平均模型) 对Excel数据进行预测，并通过MATLAB实现平稳性检测。首先，从Excel文件中读取数据（`z = xlsread('F:\46.xls','A1:A1486')`），然后将测量数据转换为频域信号（`y = iddata(z)`）。接下来，使用`armax`函数（自回归滑动平均估计）对前1480个数据点进行模型分析，确定参数`'na', 5`（非因果AR部分）和`'nc', 3`（非因果MA部分），这表示模型假设存在5阶自回归项和3阶移动平均项。 `predict`函数用于基于模型对后续数据进行预测，这里预测了后6个数据点（`p = predict(m, y, 1)`）。代码中还演示了如何通过`adftest`函数检查时间序列的平稳性。在MATLAB中，`adftest(Y)`用于ADF单位根检验，如果返回值为1，则表示序列平稳，若为0则表明非平稳。通过构造随机序列`y1`和`y2`，以及对它们进行adf检验，可以直观地理解这一概念。 针对提供的示例数据`y`，作者首先提取源数据`SourceData`，然后通过`detrend`函数移除线性趋势，以消除可能影响平稳性的趋势项。接着，使用ADF检验`H = adftest(TempData)`来检查处理后的序列`TempData`是否平稳。如果不平稳，会进行一阶差分（`TempData = diff(TempData)`），直到序列变得平稳。最后，保存平稳化后的数据`SaveDiffData`。 总结来说，这段代码是ARMA模型在实际数据分析中的应用实例，涉及数据预处理、模型拟合、预测和时间序列平稳性测试。这对于理解和实践ARIMA模型在工程和科学领域中的应用非常有用，特别是对于需要处理非平稳信号并进行预测的情况。