MATLAB实现基于AIC准则的ARMA风速预测模型自动定阶系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现ARMA模型风速预测，通过自相关和偏自相关函数识别模型结构，结合AIC准则自动确定最优阶数，有效提升了风速时间序列分析的准确性与效率。

详 情 说 明

基于AIC准则的ARMA风速预测模型定阶系统

项目介绍

本项目实现了一个基于AIC信息准则的ARMA模型自动定阶系统，专门针对风速时间序列数据进行建模与预测。系统通过系统的模型识别、自动定阶、参数估计和性能验证流程，为风速预测提供科学可靠的建模解决方案。

功能特性

• 数据预处理：加载并清洗历史风速时间序列数据，确保数据质量
• 模型识别：利用自相关函数(ACF)和偏自相关函数(PACF)进行初步分析
• 自动定阶：基于AIC准则自动搜索最优ARMA(p,q)阶数组合
• 参数估计：对最优模型进行精确的参数估计
• 预测验证：生成风速预测结果并进行全面的模型性能评估

使用方法

数据准备

准备风速时间序列数据文件（.mat或.csv格式），包含时间戳和对应风速值列。建议使用每小时或每分钟采样频率，数据长度不少于1000个观测点。

参数设置

在配置中指定：

• 最大AR阶数 p_max（默认值：10）
• 最大MA阶数 q_max（默认值：10）
• 预测步长（默认值：24步）

运行系统

执行主程序文件，系统将自动完成整个建模流程并生成结果。

输出结果

系统将生成：

• 最优ARMA模型参数（阶数组合、系数估计值、AIC最小值）
• 预测结果可视化图表（历史拟合曲线、未来预测曲线、置信区间）
• 详细的性能评估报告（残差分析、误差指标、诊断统计量）

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计学和机器学习工具箱
• 至少4GB内存
• 支持的数据格式：.mat, .csv

文件说明

主程序文件整合了系统的所有核心功能，包括数据加载与预处理模块、模型识别分析模块、AIC准则自动寻优模块、参数估计计算模块、预测结果生成模块以及性能评估报告模块。该文件通过协调各功能模块的执行流程，实现了从原始数据输入到最终预测报告输出的完整自动化处理。