arima_test.zip_ARIMA代码_arima.test_arima预测_stationarytest

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5星 · 超过95%的资源 143 浏览量 2022-07-15 01:02:37 上传评论 2 收藏 2KB ZIP 举报

ARIMA模型，全称为自回归整合滑动平均模型（Autoregressive Integrated Moving Average Model），是时间序列分析中常用的一种预测模型。本压缩包文件“arima_test.zip”包含了一个名为“arima_test.m”的MATLAB代码文件，用于实现ARIMA模型的构建、平稳性检验、差分处理以及预测功能。在时间序列分析中，ARIMA模型主要用于处理非平稳时间序列，即序列的均值、方差或自相关函数随时间变化的情况。我们需要理解平稳性的重要性。一个平稳的时间序列其统计特性（如均值和方差）不会随时间改变，这使得预测变得更加简单。在ARIMA模型的预处理阶段，通常会进行平稳性检验，如ADF（Augmented Dickey-Fuller）检验。该检验用于判断序列是否为一阶单整，即是否存在一阶差分使之变为平稳序列。如果序列通过了ADF检验，说明它可以通过差分处理达到平稳。在“arima_test.m”代码中，可能会包含以下步骤： 1. **数据导入**：用户需要导入自己的时间序列数据，代码可能提供了一个数据接口供用户输入。 2. **平稳性检验**：通过ADF检验判断数据是否平稳。若结果显著，说明数据是非平稳的，需要进行差分操作。 3. **差分处理**：对非平稳时间序列进行差分，使其变得平稳。差分可以是一阶差分（即数据的逐期变化）或其他更高阶的差分。 4. **模型选择**：根据数据的自相关图（ACF）和偏自相关图（PACF）选择合适的ARIMA(p,d,q)模型参数，其中p是自回归项，d是差分次数，q是滑动平均项。 5. **模型训练**：使用选定的ARIMA模型对差分后的数据进行拟合。 6. **模型诊断**：检查残差的性质，如残差的平稳性、正态性和无自相关性，以确保模型的有效性。 7. **模型预测**：利用训练好的ARIMA模型对未来的时间点进行预测。 ARIMA模型的预测能力在于它可以捕捉时间序列中的趋势、季节性和周期性特征。在实际应用中，ARIMA常被用于经济、金融、气象等领域的时间序列预测。在使用这个代码文件时，用户需要注意的是，压缩包中并未包含实际的数据集。因此，你需要提供自己的时间序列数据，将其导入到代码中进行分析和预测。根据你的需求，可能还需要调整代码中的参数以适应特定的数据特性。 “arima_test.zip”提供的代码资源是一个实用的工具，可以帮助用户快速地进行ARIMA模型的构建和预测，但需要用户具备一定的MATLAB编程基础和时间序列分析知识。

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arima_test.zip （1个子文件）

arima_test.m 3KB

%% arima时序模型 clear; % 参数初始化 discfile = 'C:\Users\95716\Desktop\Wind.csv'; forecastnum = 5; %% 读取数据 [num,txt] = xlsread(discfile); xdata = num; %% 时序图 figure;plot(xdata); xx =1:8:length(xdata); set(gca,'xtick',xx); set(gca,'xticklabel',txt(xx+1,1)); title('原始销量数据时序图'); xlabel('时间'); ylabel('销量：元'); %% 自相关图 figure;autocorr(xdata,12); %% 平稳性检测 data =xdata; [h,pvalue ,stat,cValue,reg]= adftest(data); fprintf('原始数据的平稳性检验p值：%s,stat：%s,cValue:%s,reg:\n',... num2str(pvalue),num2str(stat),num2str(cValue)); disp(reg); disp('reg.tStats和reg.FStat'); disp(reg.tStats); disp(reg.FStat); [~,pvalue,stat,cValue ]= lbqtest(data,'lags',6); fprintf('原始数据的白噪声检验p值：%s,stat：%s,cValue:%s\n',... num2str(pvalue),num2str(stat),num2str(cValue)); diffnum = 0; % 差分的次数 while h~=1 data = diff(data); [h,pvalue,stat,cValue,reg] = adftest(data); diffnum=diffnum+1; end % 打印结果 disp(['平稳性检测p值为：' num2str(pvalue) ',' ... num2str(diffnum) '次差分后序列归于平稳']); fprintf(',stat：%s,cValue:%s,reg:\n',... num2str(stat),num2str(cValue)); disp(reg); disp('reg.tStats和reg.FStat'); disp(reg.tStats); disp(reg.FStat); %% 白噪声检测 [~,pvalue ,stat,cValue]= lbqtest(data,'lags',6); %% 打印结果 fprintf('一阶差分后白噪声检测p值为：%s,stat：%s,cValue:%s,reg:\n',... num2str(pvalue),num2str(stat),num2str(cValue)); if pvalue<0.05 fprintf('该时间序列为非白噪声序列\n'); else fprintf('该时间序列为白噪声序列\n'); end %% 差分后时序图 figure;plot(data); xx =1:8:length(data); set(gca,'xtick',xx); set(gca,'xticklabel',txt(xx+1,1)); title('差分销量数据时序图'); xlabel('时间'); ylabel('销量残差：元'); %% 自相关图 figure;autocorr(data,12); %% 偏相关图 figure;parcorr(data,12); D=diffnum; %% 确定最佳p、d,q值 % 确定p、q的最高阶次 length_=length(xdata); pmin=0; qmin=0; pmax=round(length_/10); % 一般阶数不超过length/10 qmax=round(length_/10); % 一般阶数不超过length/10 %% p、q定阶 LOGL = zeros(pmax+1,qmax+1); %Initialize PQ = zeros(pmax+1,qmax+1); for p = pmin:pmax for q = qmin:qmax mod = arima(p,D,q); fprintf('当前p:%d,q:%d',p,q); try [~,~,logL] = estimate(mod,xdata,'print',false); catch logL = -realmax; fprintf(',*************报错!'); end fprintf('\n'); LOGL(p+1,q+1) = logL; PQ(p+1,q+1) = p+q; end end % 计算BIC的值 fprintf('计算完成'); LOGL = reshape(LOGL,(qmax+1)*(pmax+1),1); PQ = reshape(PQ,(qmax+1)*(pmax+1),1); [~,bic] = aicbic(LOGL,PQ+1,length_); bic=reshape(bic,pmax+1,qmax+1); disp('bic矩阵是：'); disp(bic); % 寻找最小BIC值下标 [bic_min,bic_index]=min(bic); [bic_min,bic_index_]=min(bic_min); index = [bic_index(bic_index_)-1,bic_index_-1]; p = index(1,1); q= index(1,2); disp(['p值为：' num2str(p) ',q值为：' num2str(q),... '最小BIC值为:' num2str(bic_min)]); disp('p、q定阶完成！'); %% 模型参数打印，以及残差 mod = arima(p,D,q); [EstMdl,~,logL] = estimate(mod,xdata,'print',true); % 计算残差 [res,v] = infer(EstMdl,xdata); stdRes = res./sqrt(v); % 标准化残差 % 残差白噪声检验 [h,pvalue ]= lbqtest(res); if pvalue<0.05 fprintf('残差为非白噪声序列，p值为：%f \n',pvalue); else fprintf('残差为白噪声序列，p值为：%f \n',pvalue); end %% 模型预测 [ydata] = forecast(EstMdl,96,'Y0',xdata); disp('模型的预测值为：'); disp(ydata');