基于MATLAB的ARIMA模型时间序列分析与预测系统

资 源 简 介

该项目利用MATLAB实现了时间序列数据的ARIMA建模与预测，提供平稳性检验、参数估计、残差分析和趋势预测功能，适合经济、气象等领域的数据分析应用。

详 情 说 明

基于ARIMA模型的时间序列分析与预测系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB平台开发的时间序列分析与预测系统。系统核心采用ARIMA（自回归积分滑动平均）模型，为用户提供完整的时间序列数据分析解决方案。系统能够对输入的时间序列数据进行平稳性检验、模型参数识别与估计、模型诊断以及未来值的预测，并生成详细的统计分析报告和可视化图表。

功能特性

• 多格式数据支持: 可读取CSV、MAT、Excel等多种格式的数据文件，支持包含时间戳和数值列的数据结构。
• 灵活的时间间隔: 支持年、月、日等不同时间间隔的时间序列数据。
• 自动化平稳性检验: 自动进行单位根检验（如ADF检验），判断序列平稳性，并指导进行差分处理。
• ARIMA模型拟合: 支持自动识别或手动指定ARIMA模型的(p, d, q)参数，并进行精确的参数估计。
• 全面的模型诊断: 提供残差分析功能，包括残差序列的白噪声检验（Ljung-Box Q检验）和正态性检验，确保模型有效性。
• 精准趋势预测: 基于拟合的最优模型，对未来N期数据进行预测，并给出预测值的置信区间。
• 可视化结果输出: 生成直观的图表，包括原始序列与拟合序列对比图、残差诊断图以及未来预测趋势图。

使用方法

1. 准备数据: 将时间序列数据整理为单列或多列形式（建议第一列为时间戳，第二列为观测值）并保存为CSV、Excel或MAT文件。
2. 配置参数: 运行前，在main.m脚本中根据提示或修改相应变量设置数据文件路径、预测步数N等参数。
3. 运行主程序: 在MATLAB命令窗口中运行main.m脚本，系统将自动执行完整的分析流程。
4. 查看结果: 分析完成后，程序将在命令行窗口输出模型参数估计报表，并自动生成拟合效果图、残差诊断图和预测结果图。

系统要求

• 操作系统: Windows / macOS / Linux
• 软件环境: MATLAB R2018a 或更高版本
• 必要工具箱: Statistics and Machine Learning Toolbox

文件说明

主程序文件实现了系统的核心工作流程，其主要能力包括：引导用户交互或通过预设路径加载时间序列数据；对数据进行预处理与平稳性分析；依据指定或自动识别的参数构建ARIMA模型并进行拟合；对拟合模型进行残差诊断以评估其适配性；最后利用验证通过的模型执行多步预测，并综合生成文本报告与图形化结果。