MATLAB实现：基于AIC准则的AR模型自动定阶算法

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了AR模型的最优阶数自动选择功能。通过计算指定阶数范围内的AIC值，系统自动识别最小AIC对应的最佳模型阶数，为时间序列分析提供便捷高效的定阶工具。

详 情 说 明

基于AIC准则的AR模型定阶算法实现

项目介绍

本项目实现了一个基于AIC信息准则的自回归模型（AR模型）最优阶数选择算法。通过系统性地搜索不同阶数下的AR模型，计算对应的AIC值，自动确定使信息准则最小的最佳模型复杂度。该工具为时间序列分析提供了科学、自动化的模型定阶解决方案。

功能特性

• 自动阶数搜索：在用户指定的阶数范围内智能搜索最优模型阶数
• AIC准则计算：准确计算各阶数对应的AIC信息准则值
• 可视化分析：生成AIC值随阶数变化的趋势图，直观展示最优选择
• 完整模型输出：提供最优阶数对应的AR模型参数估计结果
• 诊断报告：包含模型拟合优度评估和残差统计分析

使用方法

输入参数

1. 时间序列数据：一维数值向量，包含待分析的时序观测值
2. 最大阶数范围：正整数，设定模型阶数搜索的上限
3. 阶数搜索步长（可选）：正整数，默认为1，控制搜索粒度

输出结果

• 最优AR模型阶数（整数）
• 各阶数对应的AIC值序列
• AIC值随阶数变化可视化图表（标注最小值点）
• 最优阶数对应的AR模型系数估计值
• 模型诊断统计报告（拟合优度、残差分析等）

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计与机器学习工具箱
• 信号处理工具箱（部分功能依赖）

文件说明

主程序文件集成了核心算法流程，包括时间序列数据预处理、AR模型参数估计、AIC准则计算与比较、最优阶数判定、结果可视化生成以及诊断信息输出等功能模块，为用户提供完整的AR模型定阶分析解决方案。