MATLAB ARIMA时间序列分析与预测工具

资 源 简 介

该MATLAB项目实现了完整的ARIMA时间序列分析流程，包括平稳性检验、模型参数识别、拟合与预测。支持AIC自动模型选择，适用于经济、气象等领域的时序数据建模与预测，操作简便，结果直观。

详 情 说 明

基于ARIMA的时间序列分析与预测系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB平台开发的ARIMA（自回归综合移动平均）时间序列建模与预测系统。系统实现了从数据预处理、平稳性检验、模型识别与估计、模型诊断到未来值预测的完整ARIMA分析流程。支持自动模型选择与手动参数设定两种模式，并提供全面的可视化分析结果与统计检验报告，适用于金融、经济、气象等领域的时间序列数据分析与预测任务。

功能特性

• 完整ARIMA建模流程：包含数据平稳化处理、模型参数识别、参数估计、模型验证和预测的全套解决方案
• 灵活的模型设定：支持手动指定(p,d,q)参数和季节性参数(P,D,Q,s)，也提供基于AIC/BIC准则的自动模型选择功能
• 全面的统计检验：集成ADF单位根检验（平稳性检验）和Ljung-Box检验（残差白噪声检验）
• 丰富的可视化输出：生成ACF/PACF图、残差诊断图、QQ图、拟合效果图和预测结果图
• 健壮的数据处理：支持多种数据格式导入，具备缺失值处理能力，要求等间隔时间序列数据
• 详细的性能评估：提供RMSE、MAE、AIC、BIC等多种模型评价指标

使用方法

基本使用步骤

1. 准备数据：将时间序列数据保存为.mat、.csv或.txt格式文件
2. 运行主程序：执行主分析程序，根据提示选择数据文件和建模模式
3. 参数设置：

- 自动模式：系统自动识别最优的ARIMA模型参数 - 手动模式：用户根据ACF/PACF分析结果指定p,d,q参数

1. 结果分析：查看生成的统计报告、模型参数估计结果和各类诊断图表
2. 预测应用：基于拟合模型进行未来多期预测，获得点预测值和置信区间

季节性ARIMA使用

对于具有明显季节性规律的数据，可额外设置季节性参数(P,D,Q,s)，其中s为季节性周期（如月度数据s=12）。

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 必要工具箱：Statistics and Machine Learning Toolbox
• 推荐配置：4GB以上内存，支持图形界面显示

文件说明

主程序文件作为整个系统的控制中枢，负责协调各功能模块的执行流程。它实现了数据加载与预处理功能，能够读取多种格式的时间序列数据并进行缺失值处理；集成了平稳性检验模块，自动执行ADF检验并确定合适的差分阶数；包含了模型识别与估计核心算法，支持通过信息准则自动筛选最优参数组合；提供了残差诊断与分析能力，生成必要的统计检验报告和可视化图表；最后实现了预测功能，可输出未来多期的点预测值及相应的置信区间，并计算模型的各项性能评价指标。