基于MATLAB的ARIMA时间序列分析与预测系统

资 源 简 介

本项目实现了一个完整的ARIMA模型分析系统，支持自动识别最优(p,d,q)参数、模型拟合检验及未来时间点预测，适用于金融、经济等领域的时间序列数据分析。

详 情 说 明

基于MATLAB的ARIMA时间序列分析与预测系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的ARIMA（自回归综合移动平均）模型分析系统，专门用于时间序列数据的建模、分析和预测。系统能够自动识别最佳ARIMA模型参数（p,d,q），进行模型拟合度检验，并提供未来时间点的预测值及其置信区间。支持单变量时间序列分析，适用于金融、经济、气象等多个领域的时间序列预测需求。

功能特性

• 自动参数识别：智能识别最优ARIMA模型参数(p,d,q)
• 模型拟合度检验：提供AIC、BIC等模型评估指标
• 数据预处理：自动处理缺失值，支持多种数据格式(.mat, .xlsx, .csv)
• 预测功能：提供未来时间点的预测值及95%置信区间
• 可视化分析：生成历史数据拟合曲线对比图和模型诊断图
• 残差分析：包括残差自相关图和Q统计量检验

使用方法

1. 准备时间序列数据文件（单列数值型数据，至少30个观测点）
2. 运行main.m主程序
3. 根据提示选择数据文件
4. 系统自动完成数据预处理、模型识别、参数估计和预测
5. 查看控制台输出的模型参数和评估指标
6. 分析生成的各类图表结果

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Statistics and Machine Learning Toolbox
• 内存：至少4GB RAM
• 磁盘空间：500MB可用空间

文件说明

主程序实现了完整的ARIMA建模分析流程，包括数据导入与预处理、模型参数自动寻优、时间序列平稳性检验、模型拟合与验证、预测结果生成以及可视化分析等功能模块。程序能够自动处理数据缺失值，通过信息准则确定最优模型阶数，并提供详细的统计诊断和预测输出。