时间序列建模预测及程序代码

资 源 简 介

时间序列建模预测及程序代码

详 情 说 明

时间序列建模预测是数据分析中常见的技术手段，MATLAB作为强大的科学计算工具，为这类任务提供了完善的解决方案。

时间序列分析的核心在于挖掘数据随时间变化的规律。MATLAB提供了多种建模方法，从简单的移动平均到复杂的ARIMA模型都能实现。典型的建模流程包括数据预处理、模型选择、参数估计和预测验证等环节。

针对初学者，建议从基础的指数平滑法入手。这种方法通过加权平均历史数据来预测未来值，MATLAB内置的smooth函数可以轻松实现。当数据存在明显趋势时，Holt双参数指数平滑法更为合适。

进阶应用中，ARIMA模型能处理更复杂的时序特征。MATLAB的Econometrics Toolbox提供了arima函数，可自动识别最佳模型阶数。季节性ARIMA模型还能处理周期性波动数据。

程序实现方面，MATLAB的优势在于其简洁的语法和丰富的可视化功能。单行代码就能完成数据加载和初步绘图，内置的诊断工具帮助评估模型效果。预测结果可以通过plot函数直观展示，方便对比实际值与预测值。