实现了自回归移动平均模型（arima）

资 源 简 介

实现了自回归移动平均模型（arima）

详 情 说 明

自回归移动平均模型（ARIMA）是一种经典的时间序列预测方法，结合了自回归（AR）、差分（I）和移动平均（MA）三个部分，能够有效分析具有趋势和季节性的数据。在MATLAB环境下实现ARIMA模型，可以利用其内置的时间序列工具箱，简化建模流程。

ARIMA的核心参数包括p（自回归阶数）、d（差分次数）和q（移动平均阶数）。在MATLAB中，可以通过`arima`函数创建模型对象，并使用`estimate`方法拟合数据。模型训练完成后，利用`forecast`函数进行未来时间点的预测，能够直观地给出置信区间，便于分析预测的不确定性。

为了提高模型的准确性，通常需要结合平稳性检验（如ADF检验）和残差分析，确保数据满足ARIMA的建模假设。MATLAB还提供了可视化工具，方便用户观察时间序列的趋势、季节性和拟合效果。

对于复杂的季节性数据，可以进一步采用SARIMA（季节性ARIMA）扩展模型，通过调整季节性参数提升预测精度。这一方法在金融、气象和销售预测等领域具有广泛应用。