MATLAB时间序列智能分析工具箱发布通知

资 源 简 介

MATLAB时间序列智能分析工具箱提供完整的时间序列分析解决方案，支持数据预处理、多种建模方法和预测分析功能。适用于金融、气象等领域的时序数据分析工作。

详 情 说 明

MATLAB时间序列智能分析工具箱

项目介绍

本工具箱提供一套完整的时间序列分析解决方案，集成了数据处理、模型建立、预测分析等核心功能。适用于金融、气象、工业监控等领域的时间序列数据分析需求，帮助用户快速完成从数据清洗到预测建模的全流程工作。

功能特性

• 数据预处理: 支持缺失值处理、异常值检测、序列平稳化等操作
• 模型建立: 实现ARIMA、SARIMA、状态空间模型等多种经典和现代时间序列模型
• 参数优化: 提供模型参数自动优化功能，提升模型精度
• 预测分析: 基于历史数据生成未来趋势预测及置信区间
• 可视化交互: 所有功能均配备可视化界面，支持动态交互分析
• 报告生成: 自动生成包含分析过程、参数细节和可视化结果的HTML报告

使用方法

1. 将工具箱文件夹添加到MATLAB路径
2. 运行主程序文件启动分析界面
3. 导入时间序列数据（支持MATLAB数组/表格/CSV/Excel格式）
4. 依次进行数据预处理、模型选择和参数设置
5. 查看分析结果并导出预测报告

系统要求

• MATLAB R2020a或更高版本
• 需要Statistics and Machine Learning Toolbox
• 推荐内存8GB以上，用于处理大规模时间序列数据

文件说明

主程序文件集成了工具箱的核心功能模块，包括数据导入与校验、预处理流程控制、模型库管理、参数优化引擎、预测模拟计算以及可视化报告生成等完整分析流程。通过统一的界面交互，引导用户完成时间序列分析的各个环节，并协调各功能模块间的数据传递与结果整合。