MATLAB实现的ARMA时间序列数据挖掘算法

资 源 简 介

本项目使用MATLAB开发了自回归滑动平均（ARMA）模型，支持时间序列数据的建模、预测和模式识别。通过拟合历史数据，算法可高效预测未来趋势，适用于金融分析、气象预测等多种时序挖掘任务。

详 情 说 明

基于自回归滑动平均模型（ARMA）的时序数据挖掘算法实现

项目介绍

本项目实现了一个完整的自回归滑动平均（ARMA）模型算法，专门用于时间序列数据的建模、预测和特征分析。通过自动拟合历史数据到ARMA模型，能够对未来数据进行精确预测，并支持时序数据挖掘任务，如趋势分析、异常检测和周期模式识别等。

功能特性

• 模型拟合：支持自回归（AR）和滑动平均（MA）模型的参数估计与联合优化。
• 参数估计：采用最大似然估计等算法，准确估算模型系数。
• 预测分析：提供未来多步预测结果及相应的置信区间。
• 模型评估：输出AIC、BIC等拟合优度指标，并进行残差分析。
• 数据可视化：生成模型拟合效果图、预测对比图等直观展示。

使用方法

1. 准备数据：输入带有时间戳的一维或多维数值型时间序列数据（MATLAB数组或表格格式），支持等间隔采样和部分缺失值。
2. 配置参数：设置ARMA模型的阶数（p, q）或启用自动定阶功能。
3. 运行模型：执行主程序进行模型训练与拟合。
4. 获取结果：查看输出的模型参数、预测值、置信区间及可视化图表。

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计学和机器学习工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）

文件说明

主程序文件承担了核心的算法调度与执行功能，包括数据预处理、模型参数估计、阶数选择、结果预测以及可视化输出的一体化流程。它整合了AR与MA模型的拟合方法，实现了从数据输入到分析结果生成的全自动处理。