MATLAB时间序列风速预测系统

资 源 简 介

基于MATLAB开发的风速短期预测系统，通过时间序列分析算法对历史风速数据进行建模，实现未来60分钟风速变化的精准预测，支持结果可视化展示和预测精度评估。

详 情 说 明

基于时间序列分析的风速短期预测系统

项目介绍

本项目实现了一个基于时间序列分析的短期风速预测系统。系统能够利用历史风速监测数据，通过ARIMA模型与滑动窗口预测法，对未来1小时（6个时间点）的风速进行预测。系统提供完整的预测数值输出、可视化图形展示以及预测精度评估报告，适用于风能发电、气象监测等需要对风速进行短期预报的场景。

功能特性

• 数据加载与预处理：支持CSV格式的历史风速数据导入，自动进行数据完整性检查和基本预处理
• 时间序列建模：采用ARIMA模型进行风速时间序列的分析与建模
• 滑动窗口预测：使用滑动窗口技术实现多步向前预测，提高预测稳定性
• 预测结果输出：生成未来1小时的风速预测值及95%置信区间
• 精度评估：提供RMSE、MAE等预测准确度指标
• 可视化展示：绘制历史数据与预测数据的对比曲线、置信区间及残差分析图
• 可配置参数：支持通过配置文件自定义模型参数和预测设置

使用方法

基本使用流程

1. 准备数据：确保历史风速数据CSV文件包含时间戳和风速值两列，数据采样频率为10分钟/次，至少包含过去7天的连续数据

1. 配置参数（可选）：如需调整模型参数，可创建配置文件指定ARIMA模型阶数(p,d,q)和置信区间设置

1. 运行预测：执行主程序，系统将自动加载数据、训练模型并生成预测结果

1. 查看结果：系统将输出预测数值、可视化图形和文本报告三种形式的预测结果

输出结果说明

• 预测数值：未来60分钟内6个时间点的风速预测值及置信区间边界
• 精度指标：模型预测的均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)
• 可视化图形：展示历史风速趋势与预测结果的对比图、置信区间可视化及残差分析
• 文本报告：包含预测时间范围、模型拟合效果和预测可靠性分析

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 统计学和机器学习工具箱（用于ARIMA模型）
• 至少4GB内存（建议8GB以上用于处理大规模数据）
• 支持的数据格式：CSV（UTF-8编码）

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能，包括数据加载与验证、时间序列模型的建立与训练、多步向前预测的实现、预测结果的数值计算与统计指标生成、多种可视化图形的绘制以及综合性预测报告的创建与输出。该文件通过模块化设计将整个预测流程串联起来，确保从数据输入到结果输出的完整处理链条。