MATLAB时间序列建模与预测系统：AR/ARMA/ARIMA经典算法实现

资 源 简 介

该项目基于MATLAB开发，提供经典时间序列分析方法，包括AR、ARMA和ARIMA模型的建模与预测功能。支持数据平稳性检验、参数估计、模型诊断及未来值预测，适用于经济、气象等时序数据分析场景。

详 情 说 明

基于MATLAB的时间序列经典建模与预测系统

项目介绍

本项目实现了一套完整的经典时间序列建模与预测系统，专注于AR、ARMA和ARIMA模型的构建与应用。系统集成了从数据平稳性检验、模型参数估计、模型诊断到多步预测的全流程功能，旨在为用户提供一个教学与实战兼备的分析工具。通过直观的可视化界面和详尽的统计输出，帮助使用者深入理解时间序列特性并完成高精度预测。系统附带经过验证的示例数据和代码，确保开箱即用的便捷性。

功能特性

• 多模型支持：支持经典的AR、ARMA、ARIMA模型，适用于平稳与非平稳时间序列分析。
• 完整的建模流程：内置数据平稳性检验（ADF检验）、模型参数估计（最大似然估计/最小二乘法）、模型诊断（残差分析、AIC/BIC准则）和未来值预测。
• 灵活的输入输出：支持常见格式（.txt, .csv, .xlsx）的单变量时间序列数据输入，并输出详细的模型参数、诊断图表及预测结果。
• 可视化展示：提供原始序列拟合图、预测趋势图、残差自相关图等多种图表，直观展示分析结果。

使用方法

1. 准备数据：确保你的时间序列数据文件（如CSV格式）至少包含30个等间距的时间点数据。
2. 运行系统：在MATLAB环境中运行主程序文件。系统将引导你选择数据文件并设置关键参数（如p, d, q值）。
3. 查看结果：程序运行后，将在命令行窗口输出模型估计结果，并生成包含拟合效果、预测趋势和诊断信息的图表以供分析。

系统要求

• 软件平台：MATLAB R2018a 或更高版本。
• 必要工具箱：需要安装 Statistics and Machine Learning Toolbox。

文件说明

主程序文件整合了系统的所有核心功能。其主要能力包括：引导用户完成数据载入与参数配置，执行时间序列的平稳性诊断检验，根据用户指定或自动识别的阶数进行ARIMA类模型的识别与参数估计，对拟合模型的残差进行白噪声与正态性检验以评估模型 adequacy，并基于最终模型进行多步预测，同时生成包含模型拟合效果、预测区间及各类诊断图表的综合可视化结果。