MATLAB自相关分析与AR建模时间序列分类系统

资 源 简 介

本项目实现了一个基于自相关分析与自回归模型的时间序列分类系统，能够自动执行数据预处理、模型阶数识别和分类任务，适用于信号处理和模式识别领域。

详 情 说 明

基于自相关分析的AR模型时间序列分类系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的时间序列分析流程，结合自回归（AR）模型与自相关分析技术，对多组时间序列数据进行建模和模式分类。系统通过自动确定最优AR模型阶数，提取自相关系数作为特征向量，并采用模式分类算法实现对时间序列的有效分类。该系统适用于信号处理、金融分析、工业监测等领域的时间序列模式识别任务。

功能特性

• 数据预处理：支持.mat和.csv格式的时间序列数据输入，提供数据标准化和平稳性检验功能
• 智能建模：自动确定各时间序列的最优AR模型阶数，建立相应的自回归模型
• 特征提取：计算并提取各序列的自相关系数（ACF）特征向量
• 模式分类：基于自相关系数特征实现时间序列的模式分类，支持监督学习
• 全面可视化：生成ACF/PACF图、AR模型拟合曲线、分类结果散点图等多种可视化图表
• 性能评估：提供AIC/BIC准则值、预测误差、分类准确率等全面性能指标报告

使用方法

1. 数据准备：将时间序列数据整理为N×1的数值向量格式，可选择提供相应的标签数据
2. 参数配置：设置最大AR阶数范围、显著性水平等分析参数
3. 运行分析：执行主程序启动完整分析流程
4. 结果查看：查看输出的模型参数、特征矩阵、分类结果和可视化图表
5. 性能分析：评估模型拟合效果和分类准确率，优化参数配置

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 必需工具箱：Statistics and Machine Learning Toolbox
• 推荐内存：8GB及以上
• 磁盘空间：至少1GB可用空间

文件说明

主程序文件集成了系统的核心功能，包括数据加载与预处理、平稳性检验、AR模型阶数确定与参数估计、自相关系数特征提取、时间序列分类模型训练与评估，以及结果可视化与报告生成等完整分析流程。该文件作为系统入口，协调各功能模块有序执行，确保分析流程的连贯性和结果输出的完整性。