MATLAB VARBayes工具箱：变分贝叶斯自回归模型实现

资 源 简 介

VARBayes是基于MATLAB的变分贝叶斯自回归模型工具箱，支持标准AR、季节性AR和变系数AR等多种模型结构。该工具提供完整的变分贝叶斯参数估计、模型选择及后验分析功能，适用于时间序列建模与分析。

详 情 说 明

VARBayes - 基于变分贝叶斯的自回归模型Matlab工具箱

项目介绍

VARBayes是一个基于变分贝叶斯推断的自回归模型Matlab工具箱，为时间序列分析提供完整的贝叶斯建模解决方案。本工具箱实现了先进的变分推断算法，能够高效处理各类自回归模型，支持从参数估计到模型选择的完整分析流程。

功能特性

• 多模型支持：标准AR模型、季节性AR模型、变系数AR模型等
• 变分贝叶斯推断：实现高效的参数估计与模型选择
• 完整分析工具：模型诊断、后验分布分析、预测不确定性量化
• 多变量支持：适用于单变量和多变量时间序列建模
• 用户友好：提供可视化界面与自动化报告生成功能
• 数据兼容性强：支持数值矩阵、时间序列对象、表格数据等多种输入格式

使用方法

基本调用

% 加载时间序列数据 data = load('timeseries_data.mat');

% 运行VARBayes分析 results = VARBayes_main(data);

高级配置

% 设置模型参数 options.modelOrder = 1:5; % 模型阶数范围 options.priorType = 'noninformative'; % 先验分布类型 options.maxIter = 1000; % 最大迭代次数 options.tolerance = 1e-6; % 收敛阈值

% 运行自定义分析 results = VARBayes_main(data, options);

输出结果利用

% 获取后验分布统计量 posterior_mean = results.posterior.mean; posterior_ci = results.posterior.credibleInterval;

% 生成预测结果 forecast = results.forecast.values; forecast_interval = results.forecast.predictionInterval;

% 查看模型比较报告 model_report = results.modelComparison;

系统要求

• Matlab版本：R2018a或更高版本
• 必需工具箱：Statistics and Machine Learning Toolbox
• 推荐工具箱：Parallel Computing Toolbox（用于加速计算）
• 内存要求：至少4GB RAM（大型数据集建议8GB以上）

文件说明

主程序文件实现了工具箱的核心功能，包括数据预处理、模型结构选择、变分贝叶斯推断执行、后验分布计算、预测结果生成以及可视化输出。该文件整合了完整的分析流程，能够根据输入数据自动识别最优模型配置，并提供详细的诊断信息和统计报告。