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資源簡介

通過MATLAB實(shí)現(xiàn)對時間序列的預(yù)測,主要是對時間序列的平穩(wěn)化,定階,最后實(shí)現(xiàn)預(yù)測

資源截圖

代碼片段和文件信息

function?PreData?=?ARIMA(SourceDatastep)
??TempData=SourceData;
??TempData=detrend(TempData);%去趨勢線
??TrendData=SourceData-TempData;%趨勢函數(shù)
??%---------------------------------------------------差分,平穩(wěn)化時間序列---------
??[HPValueTestStatCriticalValue]?=?dfARDTest(TempData[]0.05‘T‘);
??%difftime=0;
??SaveDiffData=[];
??while?~H
??????SaveDiffData=[SaveDiffDataTempData(11)];
??????TempData=diff(TempData);%差分,平穩(wěn)化時間序列
??????%difftime=difftime+1;%差分次數(shù)
??????[HPValueTestStatCriticalValue]?=?dfARDTest(TempData[]0.05‘T‘);%adf檢驗(yàn),判斷時間序列是否平穩(wěn)化
??end
??%---------------------------------------------------模型定階或識別--------------
??u?=?iddata(TempData‘);
??test?=?[];
??for?p?=?0:5????%自回歸對應(yīng)PACF給定滯后長度上限p和q,一般取為T/10、ln(T)或T^(1/2)這里取T/10=12
????for?q?=?0:5????%移動平均對應(yīng)ACF
????????m?=?armax(u[p?q]);????????
????????AIC?=?aic(m);??%armax(pq)計(jì)算AIC
????????test?=?[test;p?q?AIC];
????end
??end
??for?k?=?1:size(test1)
????if?test(k3)?==?min(test(:3))?%選擇AIC值最小的模型
????????p

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