MATLAB实现的AR时间序列预测与仿真系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，提供完整的AR时间序列预测解决方案。系统能够自动确定最优模型阶数，进行参数估计，并生成未来多步预测。包含数据可视化模块，支持原始序列与预测结果的对比分析，适用于各类时间序列数据的建模与预测应用。

详 情 说 明

AR时间序列预测与仿真系统

项目介绍

本项目实现一个完整的时间序列AR（自回归）模型预测系统。通过用户输入的时间序列数据，自动确定最优的AR模型阶数，进行参数估计，并生成未来多步预测结果。系统包含数据可视化模块，能够对比显示原始序列与预测结果，同时计算预测误差指标，为时间序列分析提供完整的解决方案。

功能特性

• 智能建模：自动确定最优AR模型阶数（基于AIC/BIC准则）
• 参数估计：采用最小二乘法进行精确的参数估计
• 多步预测：支持未来多步预测，可自定义预测步数
• 数据预处理：自动处理缺失值（线性插值）和数据标准化
• 完整评估：提供MSE、RMSE等多种预测误差指标
• 可视化展示：丰富的图形化结果显示和对比分析

使用方法

1. 准备数据：准备单变量时间序列数据文件（支持.txt、.csv或.mat格式）
2. 运行程序：执行主程序，根据提示输入数据文件路径
3. 设置参数：输入预测步数（默认10步）和AR模型最大阶数（默认20）
4. 查看结果：获取最优模型参数、预测结果和误差分析

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS
• 内存：至少4GB RAM（推荐8GB以上）

文件说明

主程序实现了完整的AR时间序列预测流程，包括数据读取与预处理、模型阶数智能选择、参数估计计算、预测结果生成、误差指标评估以及结果可视化展示等多个核心模块。程序能够自动处理不同类型的数据输入格式，通过交互方式获取用户参数设置，并输出详细的模型分析报告和图形化结果。