基于MATLAB的AR模型时间序列预测实现示例

资 源 简 介

本项目提供完整的MATLAB实现，涵盖时间序列数据预处理、AR模型阶数确定（自相关/偏自相关分析）以及Yule-Walker参数估计，是一个实用的预测建模示例。

详 情 说 明

基于AR模型的时间序列预测与实现示例

项目介绍

本项目通过MATLAB实现了自回归（AR）模型的完整时间序列预测流程。提供从数据预处理到预测分析的一站式解决方案，适用于单变量时间序列的建模与预测任务。项目采用严谨的时间序列分析方法，确保预测结果的可靠性和科学性。

功能特性

• 数据预处理与可视化：支持*.mat和*.csv格式数据输入，提供原始数据可视化功能
• 智能定阶：通过自相关/偏自相关分析自动确定最优AR模型阶数
• 参数估计：采用Yule-Walker方程或最小二乘法进行模型参数估计
• 模型诊断：残差白噪声检验确保模型充分性
• 多步预测：灵活的多步向前预测功能，支持自定义预测步数
• 结果分析：全面的可视化输出与误差分析报告

使用方法

1. 准备时间序列数据文件（至少包含50个连续观测值）
2. 运行主程序，按提示选择数据文件
3. 根据需要设置预测步数（默认10步）和AR模型阶数（可选）
4. 查看自动生成的模型参数、拟合优度指标和可视化结果
5. 分析预测误差报告和残差诊断图验证模型有效性

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 统计学和机器学习工具箱
• 至少2GB可用内存

文件说明

主程序整合了完整的AR建模流程，具备数据加载与检查、序列平稳性预处理、模型阶数智能识别、参数精确估计、残差诊断验证、多步预测计算以及结果可视化展示等核心能力。该程序能够自动生成模型参数估计值及其置信区间，输出多种拟合优度评价指标，并提供原始序列与拟合序列的对比分析图、预测区间图以及残差诊断图表，实现端到端的时间序列预测分析。