基于ARMA模型的风速时间序列预测MATLAB项目

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现ARMA模型对风速时间序列进行短期预测。系统提供数据预处理、模型参数估计与预测功能，适用于风能资源分析与风速趋势预测场景。

详 情 说 明

基于ARMA模型的风速时间序列预测系统

项目介绍

本项目实现基于ARMA（自回归移动平均）模型的风速时间序列预测功能。系统通过对历史风速数据进行统计分析，建立ARMA预测模型，利用模型参数对未来风速进行短期预测。该系统适用于风能资源评估、风电功率预测等应用场景。

功能特性

• 数据预处理：支持多种格式数据导入，进行缺失值处理、平稳性检验和数据标准化
• 模型参数估计：采用最大似然估计和Yule-Walker方程算法进行ARMA模型参数估计
• 模型检验：提供残差分析、ACF-PACF检验等模型诊断与验证技术
• 风速预测：实现短期风速预测（1-24小时），输出预测值及置信区间
• 精度评估：计算RMSE、MAE、R²等模型性能指标，评估预测精度

使用方法

输入数据要求

• 历史风速时间序列数据（.mat/.csv/.txt格式）
• 数据应为连续的均匀间隔观测值，格式为N×1向量
• 可选提供时间戳序列用于时间对齐

参数设置

• AR阶数(p)和MA阶数(q)
• 预测步长（1-24小时）
• 置信区间设置（默认95%）

输出结果

• 风速预测值序列
• 预测置信区间上下边界
• 模型参数估计结果（AR系数、MA系数、残差方差）
• 模型性能指标（RMSE、MAE、R²）
• 可视化图表（历史数据对比图、残差诊断图、误差分布图）

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计和机器学习工具箱
• 信号处理工具箱（可选，用于高级分析）

文件说明

主程序文件集成了系统的核心功能模块，包括数据读取与预处理、模型参数优化选择、ARMA模型训练与验证、风速预测计算以及结果可视化展示。该文件通过协调各功能模块的工作流程，实现了从原始数据输入到预测结果输出的完整处理链路，并提供用户交互界面用于参数配置和结果分析。