基于MATLAB的时间序列智能预测分析系统

资 源 简 介

本系统利用MATLAB进行时间序列建模，自动识别趋势、季节与周期性特征，支持多种预测模型自适配。通过直观的数据可视化与精度评估，为历史数据分析与未来趋势预测提供高效解决方案。

详 情 说 明

基于MATLAB的时间序列预测分析系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB开发的时间序列预测分析系统，旨在对历史时间序列数据进行建模与分析，实现多维度、高精度的未来趋势预测。系统能够自动识别时间序列的内在特征（如趋势性、季节性、周期性），并智能匹配或允许用户选择最适合的预测模型。通过集成经典统计方法与现代机器学习算法，本系统为金融、销售、能源等领域的趋势分析提供了强大的工具支持。

功能特性

• 数据预处理：自动进行缺失值填补与异常值检测，确保数据质量。
• 多模型预测：集成三大类预测算法：

- ARIMA模型：适用于平稳或可差分平稳的时间序列。 - 指数平滑法：适用于具有趋势和季节性的序列。 - LSTM神经网络：适用于捕捉长期依赖关系的复杂非线性序列。

• 特征自动识别：系统可初步分析序列，判断其包含的趋势、季节等成分。
• 结果对比分析：支持多个模型预测结果的并行展示与对比。
• 精度评估：提供RMSE（均方根误差）、MAE（平均绝对误差）、MAPE（平均绝对百分比误差）等多种评估指标。
• 置信区间计算：为预测结果提供统计学上的不确定性度量。
• 可视化展示：生成历史数据拟合曲线、未来预测趋势图、残差分析图等。

使用方法

1. 准备数据：准备一个包含两列的表格或数组（如Excel文件、CSV文件）。第一列为时间戳（格式如：2020-01-01），第二列为对应的观测值（如销售额、股价）。
2. 配置参数：运行系统后，根据提示或界面设置以下参数：

- 数据频率：选择数据的时间间隔（日、周、月、年）。 - 预测步长：设定需要预测的未来时间点数。 - 置信水平：设置置信区间的概率（如95%）。 - 模型选择：可选择单一模型运行或多模型对比。

1. 执行分析：系统将自动进行数据预处理、模型训练和预测。
2. 查看结果：系统会输出预测数值、置信区间和评估指标，并自动生成综合可视化图表和模型参数报告供用户分析。

系统要求

• 操作系统：Windows 10 / 11， macOS， 或 Linux
• MATLAB：版本 R2020b 或更高版本
• 必要的MATLAB工具箱：

- Statistics and Machine Learning Toolbox - Deep Learning Toolbox (若使用LSTM模型) - Financial Toolbox (部分功能)

文件说明

主程序文件作为系统的控制核心和用户交互入口，其主要功能包括：引导用户完成数据导入与参数配置，调度数据预处理、模型训练、预测计算等各功能模块有序执行，并对最终生成的预测结果、评估指标及可视化图表进行集成展示与输出。