基于MATLAB实现时间序列预测
前言
时间序列预测是许多实际应用中的重要任务,涉及领域包括经济、金融、气象等。其中,自回归集成移动平均(ARIMA)模型是一种广泛使用的时间序列预测方法,因其简单有效而备受青睐。在本文中,我们将演示如何使用 MATLAB 实现 ARIMA 模型进行简单的时间序列预测。
正文
ARIMA 模型结合了自回归(AR)、差分(I)和移动平均(MA)三种时间序列分析方法。它通过估计 p、d 和 q 这三个参数来捕捉时间序列的自相关结构,从而实现对未来数据点的预测。
ARIMA 模型的数学表达式如下:
ϕ ( B ) ( 1 − B ) d
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