基于MATLAB的ARIMA时间序列预测与可视化分析系统

资 源 简 介

本项目提供完整的ARIMA时间序列分析框架，支持平稳性检验、模型参数自动识别（AIC/BIC准则）、拟合与预测，并集成可视化功能，适用于金融、气象等领域的时序数据分析。

详 情 说 明

基于ARIMA模型的时序数据预测与可视化分析系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的ARIMA（自回归积分滑动平均）时间序列预测框架。系统能够对给定的时间序列数据进行平稳性检验、模型参数识别、模型拟合和未来值预测。系统包含自动模型选择功能，通过AIC/BIC准则确定最优ARIMA参数(p,d,q)，并提供预测结果的可视化展示，包括历史数据拟合曲线、预测区间和置信带显示。

功能特性

• 数据导入支持：支持.csv、.xlsx、.mat格式的单变量时间序列数据输入
• 平稳性处理：集成ADF单位根检验和差分运算，确保时间序列平稳性
• 智能参数识别：自动识别最优ARIMA模型参数(p,d,q)，支持AIC/BIC准则选择
• 模型估计与诊断：采用最大似然估计法进行参数估计，提供残差分析和Ljung-Box检验
• 预测与可视化：生成点预测和区间预测，提供历史数据拟合曲线和未来预测置信区间
• 性能评估：计算RMSE、MAE、MAPE等误差度量指标，全面评估模型性能

使用方法

1. 数据准备：准备单变量时间序列数据文件（支持.csv、.xlsx、.mat格式）
2. 参数设置：可选择自动模式（系统自动识别最优参数）或手动指定p,d,q值
3. 预测配置：设置需要预测的未来期数（预测步长）
4. 运行分析：执行主程序，系统将自动完成数据预处理、模型拟合和预测分析
5. 结果查看：查看模型参数估计结果、预测值序列、诊断图表和性能指标

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）
• 可选：经济工具箱（Econometrics Toolbox）以增强功能

文件说明

主程序文件作为整个系统的核心控制单元，负责协调各个功能模块的协同工作。它实现了数据加载与格式解析、时间序列预处理与平稳性检验、ARIMA模型参数自动识别与优化、模型拟合与参数估计、预测计算与置信区间生成、结果可视化与诊断图表绘制、性能指标计算与报告输出等核心功能，为用户提供一站式的时序数据分析解决方案。