MATLAB时序数据分析：自回归建模与可视化工具箱

资 源 简 介

本MATLAB项目提供完整的AR模型建模流程，支持数据导入、模型拟合、预测与可视化分析，内置残差诊断模块，帮助用户快速完成时间序列分析与预测。

详 情 说 明

基于时间序列的自回归建模与可视化分析工具

项目介绍

本项目提供了一个完整的时间序列自回归建模与可视化分析解决方案，能够对单变量时间序列数据进行AR模型拟合、预测与诊断。工具实现了从数据预处理、模型定阶、参数估计到模型验证的全流程自动化分析，并生成包含关键指标与图表的综合报告，适用于金融、经济、气象等领域的时间序列分析与预测任务。

功能特性

• 数据预处理：支持CSV/TXT格式数据导入，自动处理缺失值与异常值
• 智能模型定阶：基于AIC/BIC信息准则自动选择最优AR模型阶数
• 参数估计：采用最大似然估计或Yule-Walker方程计算AR模型系数
• 模型诊断：残差白噪声检验（Ljung-Box检验）、正态性检验
• 预测分析：提供未来多步预测及置信区间
• 可视化展示：生成拟合效果对比图、残差诊断图、预测趋势图
• 评估指标：输出AIC、BIC、RMSE等模型评估指标

使用方法

1. 数据准备：准备单变量时间序列数据文件（CSV/TXT格式），第一列为时间索引，第二列为观测值
2. 参数设置：运行主程序，根据提示选择数据文件路径和最大阶数范围
3. 模型构建：系统自动完成模型定阶、参数估计和检验流程
4. 结果查看：分析报告将自动保存，包含模型参数表、拟合预测图和诊断图表

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计与机器学习工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）
• 至少4GB内存，推荐8GB以上

文件说明

主程序文件整合了项目的全部核心功能，负责协调整个分析流程的执行。其主要能力包括：读取和验证用户输入的时间序列数据；通过信息准则自动确定最佳模型阶数；调用相关算法完成自回归模型的参数估计与统计检验；计算模型拟合优度与预测精度指标；控制各类可视化图表的生成与输出布局；最终整合所有分析结果生成完整的诊断报告。