MATLAB时间序列模型详解：分类、预测与应用

MATLAB时间序列模型是一份详尽的教程，共67页，专为从事时间序列分析的专业人士设计。本资源涵盖了时间序列的理论基础和MATLAB在实际应用中的操作演示。时间序列是数据按照时间顺序排列并随时间变化的系列，分析这类数据对于理解趋势、季节性、循环性和随机性等特征至关重要。 首先，模型根据研究对象和连续性分为不同类别：一元和多元时间序列、离散和连续时间序列。其中，宽平稳时间序列是主要研究对象，这种序列的均值和协方差与时间有关，但存在一阶和二阶矩。高斯型和非高斯型时间序列则根据分布规律区分。 预测技术是时间序列分析的核心，涉及长期趋势、季节性、循环性和随机性等变化形式。常用的时间序列模型包括加法模型、乘法模型和混合模型，它们通过线性组合描述观测目标的动态变化，如： 1. 加法模型：y_t = T_t + S_t + C_t + R_t 2. 乘法模型：y_t = y_t * (R_t * C_t * S_t * T_t) 3. 混合模型：y_t = R_t + S_t * T_t + C_t * y_t 或 y_t = R_t + C_t * T_t + S_t * y_t 移动平均法是一种常用的趋势分析方法，通过逐个计算包含一定数量项的平均值，消除周期性和不规则变动的影响，以便揭示长期趋势。 在MATLAB中，这些模型和方法可以通过编写脚本来实现，例如创建自回归整合滑动平均模型(ARIMA)或季节性自回归积分滑动平均模型(SARIMA)，以及应用滤波技术如指数平滑法进行预测。这份资料不仅提供了理论概念，还提供了实践指导，有助于读者在实际项目中运用MATLAB工具进行高效的时间序列建模和预测。对于想要提升时间序列分析技能的工程师和研究人员来说，这是一份极具价值的学习资源。