基于MATLAB的ARMA模型时序数据建模与预测系统

资 源 简 介

本项目使用MATLAB实现完整的ARMA模型建模流程，包含数据预处理、平稳性检验、ACF/PACF分析、模型定阶与参数估计。适用于金融、气象等领域的时序数据分析和短期预测，提供可靠的建模解决方案。

详 情 说 明

基于ARMA模型的时序数据建模与预测系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的ARMA（自回归移动平均）模型建模与预测系统。系统提供从数据预处理到预测输出的全流程解决方案，适用于各类单变量时间序列数据的分析与预测任务。通过严格的统计检验和模型诊断，确保预测结果的可靠性和科学性。

功能特性

• 数据预处理: 支持缺失值处理、平稳性检验和差分平稳化处理
• 智能定阶: 基于自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）分析自动确定模型阶数
• 参数估计: 采用最大似然估计法进行模型参数估计
• 模型验证: 残差白噪声检验确保模型有效性
• 精准预测: 提供未来多步预测值及95%置信区间
• 可视化分析: 生成原始数据、拟合曲线和预测结果的对比图表

使用方法

1. 准备输入数据：单变量时间序列数值向量，可选时间戳信息
2. 配置模型参数：最大滞后阶数、预测步数、显著性水平等
3. 运行主程序启动建模流程
4. 查看输出结果：模型参数、诊断报告、预测值和可视化图表

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Statistics and Machine Learning Toolbox
• 推荐内存：4GB以上
• 磁盘空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件实现了完整的ARMA建模核心流程，包括数据加载与预处理、平稳性检验与差分处理、模型阶数识别、参数估计与统计推断、模型诊断验证、多步预测与置信区间计算，以及结果可视化展示等功能模块。