MATLAB实现的基于AIC准则的ARMA模型风速预测与自动定阶系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB开发，通过ARMA模型对风速时间序列进行预测，并采用AIC准则自动优化模型阶数。系统能够高效确定最优ARMA(p,q)参数组合，提升预测精度与模型适应性，适用于风能研究和气象数据分析。

详 情 说 明

基于AIC准则的ARMA模型风速预测与定阶系统

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系统，采用AIC（赤池信息准则）进行模型自动定阶优化。系统能够自动寻找最优的ARMA(p,q)模型参数组合，通过最小化AIC值来确定最佳模型阶数，从而提高风速预测的准确性和可靠性。系统包含数据预处理、模型训练、参数优化和预测可视化等完整流程。

功能特性

• 自动定阶优化：基于AIC准则自动确定最优ARMA模型阶数(p,q)
• 完整预测流程：涵盖数据预处理、模型训练、参数优化和结果可视化
• 多格式数据支持：支持CSV格式和MATLAB矩阵格式输入
• 可视化分析：提供原始数据拟合对比、AIC热力图、预测趋势图等多种图表
• 置信区间估计：提供预测结果的置信区间评估

使用方法

数据准备

准备风速时间序列数据文件，包含时间戳和对应风速值的历史数据：

• 建议数据长度至少包含1000个连续采样点
• 采样频率建议为每小时或每15分钟一次
• 支持CSV格式或MATLAB矩阵格式

参数设置

1. 模型参数搜索范围：

- AR阶数p的取值范围（默认1-10） - MA阶数q的取值范围（默认1-10）

1. 预测参数设置：

- 指定预测步长（未来若干时间点的风速预测）

运行流程

1. 加载风速时间序列数据
2. 设置模型参数搜索范围
3. 系统自动进行AIC优化定阶
4. 训练最优ARMA模型
5. 生成风速预测结果
6. 输出可视化分析图表

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计学和机器学习工具箱
• 信号处理工具箱（用于时间序列分析）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能，包括数据加载与预处理、ARMA模型参数搜索空间的构建、基于AIC准则的模型自动定阶优化、最优模型的训练与参数估计、风速预测计算与置信区间生成，以及结果的可视化展示与分析报告输出。