MATLAB时间序列分析与预测GUI系统

资 源 简 介

本项目开发了一个基于MATLAB的GUI时间序列分析与预测系统，支持文件导入、数据预处理、AR模型、ARMA模型及卡尔曼滤波器预测，并集成可视化功能。界面友好，便于用户进行交互式分析和预测结果展示。

详 情 说 明

基于GUI的时间序列分析与预测系统

项目介绍

本项目设计并开发了一个集文件输入、数据处理、模型预测和可视化展示于一体的综合时间序列分析系统。系统采用图形用户界面（GUI）提供用户友好的操作体验，支持AR模型预测、ARMA模型预测和卡尔曼滤波器预测三种主流时间序列预测方法。通过直观的界面交互，用户可轻松完成从数据导入到预测结果分析的全流程工作。

功能特性

• 多格式数据支持：支持CSV、TXT、Excel格式的时间序列数据文件导入
• 灵活数据格式：兼容单列或多列数值型数据，包含时间戳和观测值
• 多种预测模型：集成AR模型、ARMA模型和卡尔曼滤波器预测算法
• 参数自定义：支持手动配置模型阶数(p,q)、状态空间矩阵、噪声协方差等参数
• 丰富可视化：提供原始数据序列、模型预测结果对比图、残差分析图等图形展示
• 量化评估指标：输出RMSE、MAE等预测精度指标和模型参数估计结果
• 实时交互更新：支持参数调整后的预测结果实时更新
• 数据导出功能：支持将预测结果导出为Excel或MAT文件

使用方法

1. 启动系统：运行主程序文件启动图形用户界面
2. 数据导入：通过文件选择功能导入CSV、TXT或Excel格式的时间序列数据
3. 数据预览：在界面中查看导入数据的预览信息
4. 参数设置：根据需求配置模型参数（模型阶数、状态空间矩阵等）
5. 模型预测：选择预测模型（AR/ARMA/卡尔曼滤波）并执行预测分析
6. 结果查看：在图形界面中查看预测结果对比图和残差分析图
7. 结果导出：将预测结果和评估指标导出为指定格式文件

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• MATLAB版本：R2020a或更高版本
• 必要工具箱：

- App Designer（GUI界面设计） - System Identification Toolbox（时间序列建模） - Control System Toolbox（卡尔曼滤波算法实现）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制逻辑，包括用户界面的初始化与布局、各类回调函数的事件响应机制、数据处理流程的集中调度、预测算法的统一调用接口以及图形可视化结果的生成与展示。该文件作为整个应用程序的入口点，协调各功能模块间的数据交互与通信，确保系统功能的完整性与操作流畅性。