在 MATLAB 中探索 11 种经典的时间序列预测技术：本文介绍了可用于预测任务的经典时间序列方法...

简介：
本篇文章深入探讨了应用于MATLAB中的11种经典时间序列预测技术，为读者提供了全面理解与实践这些方法的宝贵资源。 机器学习在时间序列问题的分类与预测中的广泛应用吸引了各行业的关注。然而，在深入研究基于机器学习的方法之前，建议先尝试经典的时间序列预测技术，并确保数据准备充分且方法配置得当，因为这些传统方法在很多场景下依然表现优异。 本段落将介绍MATLAB中一些经典的时间序列分析工具和技术，旨在帮助读者在探索更高级的机器学习解决方案前掌握这些问题的基础处理方式。文中不仅提供了每种技术的基本概述和代码示例，还指明了进一步了解相关理论与实践的具体途径。 文章共介绍了11种不同的经典时间序列预测方法： 1. 自回归（AR） 2. 移动平均线 3. 自回归移动平均模型 (ARMA) 4. 自回归综合移动平均 (ARIMA) 5. 季节性自回归综合移动平均 (SARIMA) 6. 带外生变量的季节性自回归综合移动平均(SARIMAX) 7. 具有 ARIMA 误差项的线性模型 8. 向量自回归（VAR） 这些方法为时间序列数据分析提供了坚实的基础，是进一步研究更复杂预测技术之前的良好起点。