MATLAB时间序列预测：基于ARMA算法的智能分析系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现了完整的ARMA时间序列分析与预测框架，支持数据预处理、模型自动定阶、参数估计与动态预测。系统能够快速识别最优模型结构，提供精准的未来趋势分析，适用于金融、气象等领域的序列数据建模。

详 情 说 明

基于ARMA算法的时间序列数据预测与分析系统

项目介绍

本项目实现了一个基于ARMA（自回归移动平均）模型的时间序列预测与分析系统。系统能够对各类时间序列数据（如金融、气象、商业等领域的数据）进行自动化建模与预测，通过先进的参数优化算法自动确定最佳模型阶数，并提供全面的分析结果和可视化展示，帮助用户深入理解数据的内在规律。

功能特性

• 智能参数选择：系统自动识别最优的ARMA模型阶数(p, q)，无需手动指定
• 多步预测能力：支持对未来多个时间点的数值进行预测，并给出置信区间
• 全面分析报告：提供模型参数估计、预测精度评估、残差分析等完整分析结果
• 可视化展示：生成多种专业图表，包括数据对比图、残差分析图、自相关图等
• 灵活参数配置：支持用户自定义数据采样频率、预测步长等参数

使用方法

1. 准备数据：准备时间序列数据文件，支持数值向量或包含时间戳和数值的表格格式
2. 配置参数：（可选）设置数据采样频率、预测步长等参数，如不设置将使用默认值或自动优化
3. 运行系统：执行主程序，系统将自动完成数据预处理、模型训练和结果分析
4. 查看结果：获取模型参数估计、预测值、评估指标和可视化图表

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计学和机器学习工具箱
• 至少4GB内存（建议8GB以上用于处理大型数据集）
• 支持的数据格式：.mat、.csv、.xlsx、.txt

文件说明

主程序文件集成了系统的核心功能，包括数据导入与预处理模块、ARMA模型参数自动优化与估计模块、多步预测与置信区间计算模块，以及结果可视化与统计分析模块。该文件作为系统入口，协调各功能模块的执行流程，实现从数据输入到分析结果输出的完整处理链路。