基于MATLAB的ARIMA时间序列预测分析系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现完整的ARIMA时间序列预测流程，包括数据预处理、参数识别、模型拟合与预测评估，支持自动化模型选择，适用于金融、气象等领域的趋势分析与预测。

详 情 说 明

时间序列预测分析系统——ARIMA模型实现与应用

项目介绍

本项目基于MATLAB平台实现了一个完整的ARIMA（自回归积分滑动平均）时间序列预测分析系统。该系统能够对单变量时间序列数据进行精确的建模与预测，提供从数据预处理、模型参数识别、模型拟合到预测评估的一体化解决方案。通过自动化参数选择算法，系统能够推荐最优的ARIMA模型参数组合，并生成详细的预测结果和诊断图表。

功能特性

• 完整的数据预处理流程：支持时间序列平稳性检验和差分处理
• 智能参数优化：自动识别最优ARIMA(p,d,q)参数组合
• 精确模型拟合：基于极大似然估计法进行参数估计
• 多维结果输出：提供拟合曲线、预测结果及置信区间
• 全面模型诊断：包含残差分析、ACF/PACF诊断图
• 精准评估指标：计算RMSE、MAE、MAPE等预测精度指标

使用方法

1. 准备输入数据：单变量时间序列数据（向量格式）
2. 可选输入时间索引信息（日期时间序列）
3. 设置ARIMA模型参数p,d,q的搜索范围
4. 指定需要预测的未来时间点数
5. 运行系统，获取预测结果和分析报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 需安装Statistics and Machine Learning Toolbox
• 推荐系统内存不少于4GB

文件说明

主程序文件集成了项目的核心功能模块，包括数据预处理、平稳性检验、差分处理、模型参数优化选择、ARIMA模型拟合、预测计算、置信区间生成、结果可视化以及模型诊断分析等完整流程。该文件负责协调各功能模块的执行顺序，实现从原始数据输入到最终预测结果输出的全过程自动化处理。