MATLAB自回归模型分析与预测系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，提供自回归模型参数估计、拟合与预测功能，支持AIC、BIC等阶数选择准则，包含残差分析与数据可视化，适用于时间序列分析与预测场景。

详 情 说 明

基于MATLAB的自回归模型分析与预测系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB开发的时间序列分析与预测系统，专注于自回归模型的完整分析流程。系统实现了从数据导入、模型参数估计、模型诊断到预测输出的全链条功能，为时间序列分析提供了一套完整的解决方案。通过直观的可视化界面和详细的报告输出，用户可以轻松完成复杂的时间序列建模工作。

功能特性

• 参数估计与模型拟合：采用最小二乘法进行自回归模型参数估计，确保模型拟合精度
• 智能阶数选择：集成AIC、BIC等多种信息准则，辅助用户确定最优自回归阶数
• 全面模型诊断：提供残差分析、自相关检验、正态性检验等诊断工具
• 数据可视化：支持时间序列数据的多维度图形展示，包括原始数据、拟合曲线和预测结果
• 预测功能：基于建立的自回归模型进行多步预测，并给出置信区间
• 详细文档输出：自动生成包含完整计算过程和结果解释的分析报告

使用方法

1. 数据准备：准备单列或多列数值型时间序列数据文件（支持.csv、.xlsx格式）
2. 参数配置：设置时间序列频率、起始时间、自回归阶数等可选参数
3. 运行分析：执行主程序，系统将自动完成模型估计、诊断和预测全过程
4. 结果查看：查看输出的参数估计表格、拟合效果图、残差诊断图和预测结果
5. 报告阅读：查阅自动生成的详细分析报告，了解完整的计算过程和模型评估指标

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计和机器学习工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）
• 至少4GB可用内存
• 支持Windows、macOS或Linux操作系统

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能模块，包括数据读取与预处理、自回归模型参数估计、模型阶数优化选择、残差分析与诊断检验、预测计算与置信区间估计、结果可视化生成以及分析报告自动输出等功能。该文件作为系统的入口点，协调各功能模块的有序执行，确保整个分析流程的完整性和准确性。