ARIMA.zip_ARIMA风电_时间序列风速_风电预测_风速 风电

%ARIMA模型 function tempx = ARIMA(SourceData,step) ls=length(SourceData);%数据个数 TempData=SourceData; %赋值 TempData=detrend(TempData); %去趋势线 TrendData=SourceData-TempData; %趋势函数 %---------------------------------------------------差分，平稳化时间序列--------- H=adftest(TempData); %单位根检验 difftime=0; %差分次数初始化 SaveDiffData=[];%创建矩阵SaveDiffData while ~H %如果有单位根 SaveDiffData=[SaveDiffData,TempData(1,1)];%保存去掉的数 TempData=diff(TempData);%差分，平稳化时间序列 difftime=difftime+1;%差分次数 H=adftest(TempData);%adf检验，判断时间序列是否平稳化 end %---------------------------------------------------模型定阶或识别-------------- u = iddata(TempData); test = []; %创建矩阵test for p = 1:10 %自回归对应PACF,给定滞后长度上限p和q，一般取为T/10、ln(T)或T^(1/2),这里取T/10=12 for q = 1:10 %移动平均对应ACF m = armax(u,[p q]); AIC = aic(m); %armax(p,q),计算AIC test = [test;p q AIC]; end end for k = 1:size(test,1) if test(k,3) == min(test(:,3)) %选择AIC值最小的模型 p_test = test(k,1); q_test = test(k,2); break; end end %---------------------------------------------------1阶预测----------------- TempData=[TempData;zeros(step,1)]; n=iddata(TempData); m = armax(u(1:ls),[p_test q_test]); %armax(p,q),[p_test q_test]对应AIC值最小 P1=predict(m,n,step); PreR=P1.OutputData; PreR=PreR'; %---------------------------------------------------还原差分----------------- if size(SaveDiffData,2)~=0 for index=size(SaveDiffData,2):-1:1 PreR=cumsum([SaveDiffData(index),PreR]); end end %---------------------------------------------------预测趋势并返回结果---------------- mp1=polyfit([1:size(TrendData',2)],TrendData',1); xt=[]; for j=1:step xt=[xt,size(TrendData',2)+j]; end TrendResult=polyval(mp1,xt); PreData=TrendResult+PreR(size(SourceData',2)+1:size(PreR,2)); tempx=[TrendData',TrendResult]+PreR; plot(tempx,'r'); hold on plot(SourceData,'b');