基于AIC的ARMA风速建模与预测MATLAB工具包

资 源 简 介

本项目提供MATLAB实现，通过Akaike信息准则自动优化ARMA模型阶数，对风速时间序列进行精确建模与预测。支持自动阶数选择、模型拟合评估及多步预测功能，适用于风能研究和气象数据分析。

详 情 说 明

基于Akaike信息准则（AIC）的ARMA风速建模与预测系统

项目介绍

本项目实现了基于ARMA（自回归滑动平均）模型的风速时间序列建模与预测系统。核心功能是通过Akaike信息准则（AIC）自动搜索并确定最优的ARMA模型阶数（p, q），从而建立准确的风速预测模型。该系统针对历史风速数据进行平稳性检验和预处理，自动评估不同阶数组合下的模型性能，选取AIC值最小的最优模型进行参数估计和多步预测，为风能资源分析与评估提供技术支持。

功能特性

• 自动模型定阶：基于AIC准则，在用户设定的最大阶数范围内自动搜索最优的(p, q)组合
• 数据预处理：提供风速时间序列的平稳性检验与必要的数据变换
• 参数估计：采用最大似然估计法计算最优ARMA模型的系数与残差方差
• 多步预测：支持指定步长的风速预测，输出未来风速值及置信区间
• 模型诊断：生成残差自相关图、预测误差分析等诊断图形，评估模型拟合效果

使用方法

1. 准备数据：将历史风速数据保存为.mat或.csv格式，确保包含时间戳和风速值两列
2. 配置参数：在main.m中设置输入数据路径、最大AR阶数(p_max)、最大MA阶数(q_max)和预测步长(horizon)
3. 运行程序：执行main.m脚本，系统将自动完成以下流程：

- 数据加载与平稳性检验 - AIC准则下的模型阶数寻优 - 最优ARMA模型参数估计 - 风速拟合与多步预测 - 结果可视化与诊断分析

1. 获取结果：程序输出最优模型参数、预测值及诊断图，结果保存在指定目录

系统要求

• MATLAB版本：R2018a或更高版本
• 必要工具箱：Statistics and Machine Learning Toolbox
• 内存：建议4GB以上，处理较长序列时需更大内存
• 磁盘空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，依次实现了数据读取与预处理、序列平稳性判定、模型阶数网格搜索与AIC值计算、最优ARMA模型拟合、风速预测及结果可视化功能。该文件作为系统入口，通过调用各算法模块完成从原始数据到预测结果的完整分析链条。