华宇代码MATLAB

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详 情 说 明

自回归移动平均模型（ARMA）是一种经典的时间序列预测方法，结合了自回归（AR）和移动平均（MA）两种模型的特性。MATLAB提供了强大的工具包来实现ARMA模型的构建和预测。

ARMA模型的核心思想是利用历史数据点（自回归部分）和历史误差项（移动平均部分）来预测未来值。模型的关键在于确定AR和MA的阶数，这通常通过分析自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）来实现。

在实际应用中，首先需要对时间序列数据进行平稳性检验，必要时进行差分处理。然后通过最大似然估计等方法确定模型参数，最后利用拟合好的模型进行预测。MATLAB的Econometrics Toolbox中提供了arima函数，可以方便地实现这一过程。

对于预测结果，建议同时计算置信区间以评估预测的不确定性。在实际项目中，还需要通过样本外测试来验证模型的预测性能。