时间序列预测matlab代码
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2023-10-29
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时间序列预测 matlab 代码
解 析 ： 时 间 序 列 预 测 是一种常见的机器学习任务，通常使用自回归移动平均模型
（ARIMA）或神经网络等方法。这里我将给出一个使用 MATLAB 的 ARIMA 模型进行
时间序列预测的示例代码。
% 导入数据
data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]; % 这里可以替换为你的时间序列数据
% 创建 ARIMA 模型
p = 1; % 自回归阶数
d = 1; % 差分阶数
q = 1; % 移动平均阶数
model = arima(data, p, d, q);
% 拟合模型
[fittedModel, stats] = stepfit(model);
% 预测未来 n 个时间点的值
n = 5; % 预测未来 5 个时间点的值
forecast = forecast(fittedModel, n);
% 绘制预测结果
plot(fittedModel);
hold on;
plot(forecast);
legend('原始数据', '预测值');
xlabel('时间');
ylabel('值');
title('时间序列预测');
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