MATLAB实现ARIMA时间序列预测与分析系统

资 源 简 介

基于MATLAB开发，提供完整的ARIMA建模流程，包括数据平稳化、参数识别与估计、模型检验，支持AIC/BIC准则自动优化参数，并具备可视化分析功能。

详 情 说 明

基于MATLAB的ARIMA时间序列预测分析系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB实现的ARIMA时间序列预测分析系统，提供了完整的ARIMA模型构建与分析流程。系统集成了数据预处理、模型识别、参数估计、模型检验和预测功能，支持自动化模型选择与可视化分析，适用于金融、经济、气象等领域的时间序列预测任务。

功能特性

• 完整建模流程：实现从数据平稳化处理到模型检验的完整ARIMA建模过程
• 智能参数识别：通过AIC/BIC准则自动确定最优(p,d,q)参数组合，支持手动参数指定
• 丰富可视化：提供原始序列图、自相关/偏自相关图、残差诊断图和预测结果对比图
• 多步预测能力：支持未来多周期预测，并提供95%置信区间
• 全面评估体系：计算RMSE、MAE、MAPE等多种模型评估指标

使用方法

1. 数据准备：准备单变量时间序列数据（支持.csv、.xlsx、.mat格式）
2. 参数设置：选择自动模式（系统自动确定参数）或手动模式（指定p,d,q值）
3. 运行分析：执行主程序开始建模分析
4. 结果查看：查看模型统计量、参数估计、预测结果和可视化图表
5. 导出结果：保存预测数值、模型参数和评估指标

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Statistics and Machine Learning Toolbox
• Econometrics Toolbox（推荐）

文件说明

主程序实现了时间序列数据读取与预处理、平稳性检验与差分处理、ARIMA模型参数自动识别与筛选、模型参数估计与统计检验、残差分析与模型诊断、多步预测与置信区间计算、模型性能评估指标计算、以及结果可视化图表生成等核心功能，构成了完整的ARIMA建模分析流程。