Advertisement

MATLAB中ARIMA时间序列预测的实现

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本文章介绍了如何在MATLAB环境中使用ARIMA模型进行时间序列数据的预测分析，详细阐述了建模步骤和代码实现。 在MATLAB中实现ARIMA时间序列预测的函数形式如下：function [result] = ARIMA_algorithm(data, Periodicity, ACF_P, PACF_Q, n)其中data为用于预测的一维列向量；Periodicity表示数据周期；ACF_P和PACF_Q分别是p值和q值；n是想要预测的数据个数。函数返回的结果result是一个包含预测数据的（一维）列向量，并且会绘制出这些预测数据的折线图。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • MATLAB中ARIMA时间序列预测的实现
    优质
    本文章介绍了如何在MATLAB环境中使用ARIMA模型进行时间序列数据的预测分析，详细阐述了建模步骤和代码实现。 在MATLAB中实现ARIMA时间序列预测的函数形式如下：function [result] = ARIMA_algorithm(data, Periodicity, ACF_P, PACF_Q, n)其中data为用于预测的一维列向量；Periodicity表示数据周期；ACF_P和PACF_Q分别是p值和q值；n是想要预测的数据个数。函数返回的结果result是一个包含预测数据的（一维）列向量，并且会绘制出这些预测数据的折线图。
     
  • ARIMA模型的时间序列预测及MATLAB实现（含详解）
    优质
    本篇文章详细介绍了ARIMA模型在时间序列分析中的应用，并通过实例讲解了如何利用MATLAB进行ARIMA模型的构建与预测。适合数据分析和统计学爱好者阅读学习。 时间序列预测建模中的ARIMA模型及其在MATLAB中的实现代码讲解与实践。文章将详细介绍如何使用ARIMA模型进行时间序列分析，并提供相应的MATLAB程序示例以供参考。
     
  • Arima:基于ARIMA的时间序列预测源码
    优质
    Arima是一款用于时间序列分析与预测的开源代码工具，采用ARIMA模型进行精确的数据趋势预测。 时间序列预测的ARIMA（自回归综合移动模型）是一种用于时间序列预测的广义移动平均模型。非季节性ARIMA具有三个分量p、d、q：p表示指定的时间延迟顺序；d表示差异程度，即数据需要经过几次差分处理以达到平稳状态；q则指定了移动平均线的长度。在项目中使用了Python统计库中的ARIMA进行训练和预测，并且采用了非季节性变体。该模型已经针对两个公开的数据集进行了验证：第一个是温度数据集，第二个则是乘客数量数据集。任务目标是在这两个数据集中利用ARIMA模型来预测未来的时序值。 实用方法如下： 定义一个函数`isSeriesStationary(series)`用于判断时间序列是否为平稳的。 - 使用ADF检验（Augmented Dickey-Fuller test）计算p-value，如果该值大于0.05，则认为此序列非平稳；否则则视为平稳。
     
  • 基于ARIMA模型的时间序列预测——Matlab程序实现（点变量）
    优质
    本文介绍了利用MATLAB软件实现基于ARIMA模型的时间序列预测方法，专注于单个变量分析。通过实例演示了如何使用ARIMA模型进行数据拟合与未来趋势预测，为时间序列数据分析提供了一种有效工具。 基于自回归滑动平均模型（ARIMA）的时间序列预测Matlab程序现已调试完成： 1. 用户可以通过一键操作生成图形并获得评价指标。 2. 数据以Excel格式保存，只需更换文件即可运行，并获取个人化的实验结果。 3. 代码包含详细注释，具有较高的可读性，特别适合初学者和新手使用。 4. 在实际数据集上的预测效果可能不佳，需要对模型参数进行微调。
     
  • ARIMA的PQ值MATLAB代码-时间序列预测：一个用于时间序列预测的Java开源库
    优质
    这段内容提供了一段基于MATLAB编写的ARIMA模型参数(P,Q)计算代码，并介绍了一个专门针对时间序列预测优化的Java开源库。 ARIMA的pq值在MATLAB中的时间序列预测是一个提供此功能的Java开源库。它是加法模型的一种实现方式，并由Workday公司的Syman团队发布以支持某些Workday产品的基本时间序列预测需求。 使用方法：为了利用这个库，你需要准备输入的时间序列数据和ARIMA参数。这些参数包括非季节性因子p、d、q以及季节性因子P、D、Q、m。如果D或m的值小于1，则模型被视为非季节性的，并且相应的季节性参数将不会发挥作用。 导入所需类： ```java import com.workday.insights.timeseries.arima.Arima; import com.workday.insights.timeseries.arima.struct.ForecastResult; ``` 准备输入时间序列数据示例代码如下： ```java double[] dataArray = new double[]{2,1,2,5,2,1,2,5,2,1,2,5,2,1}; ```
     
  • MATLAB中的ARIMA时间序列预测 | 时序分析与完整源码数据
    优质
    本项目聚焦于利用MATLAB进行ARIMA模型的时间序列预测，涵盖从数据预处理到模型构建、参数优化及结果评估的全过程，附带完整代码和数据集。 本段落介绍了一种基于MATLAB的ARIMA时间序列预测程序，该程序使用armax函数实现。它包括模型趋势分析、序列差分、序列平稳化、AIC准则下的模型参数识别与定阶以及预测结果和误差分析过程，并且逻辑清晰。数据集包含144个月的数据，周期为一年，最终实现了对历史数据的预测及未来两年数据的预报。
     
  • ARIMA时间序列算法预测全面包
    优质
    本研究采用ARIMA模型分析历史数据，优化参数以实现对全面包需求的精准预测，助力供应链管理决策。 ARIMA时间序列算法可以用于预测不变的序列数据。
     
  • ARIMA模型介绍及时间序列预测的Matlab代码
    优质
    本篇文章介绍了ARIMA模型的基本原理及其在时间序列分析中的应用，并提供了基于Matlab的ARIMA模型实现代码。 ARIMA模型是一种重要的时间序列分析工具，全称自回归移动平均模型（Autoregressive Integrated Moving Average Model）。它基于确定的时间步长来建模和预测时间序列的趋势、周期性和随机性特征。 该模型由三个部分组成：自回归（AR）、差分（I）以及移动平均（MA）。其中，“AR”表示模型考虑了历史数据对未来的潜在影响；“I”通过差分方法将非平稳的时间序列转化为平稳的，以满足建模需求；而“MA”则关注于时间序列中的随机波动。 在应用ARIMA模型时，需要确定三个关键参数：自回归项的数量（p）、进行多少次差分来使数据变得平稳（d）以及移动平均项的数量（q）。这些参数的选择对于预测准确性至关重要，并且通常根据具体的数据特性来进行调整。
     
  • ARIMA的MATLAB代码-时间序列预测-ARIMA-XGBoost-RNN：用于个人家庭电力预测...
    优质
    本项目运用ARIMA、XGBoost及RNN模型结合MATLAB进行时间序列分析，专注于个人家庭电力消耗的精准预测。 ARIMA模型的MATLAB代码用于个人家庭电力的时间序列预测。数据集收集时间为2006年12月至2010年11月（共47个月），采样率为每分钟一次。六个自变量包括电量和子计量值，一个数值因变量为全球有功功率，共有2,075,259个观测值可用。目标是预测未来的全球有功功率。 为了简化处理过程，删除了缺失数据，并且注意到并非所有观察都按日期时间排序。因此，在分析过程中使用显式的时间戳作为索引来组织数据。在预处理步骤中，对原始数据进行了桶平均操作以减少一分钟采样率带来的噪声影响。出于简化的考虑，我们仅关注原始数据集的最后18000行（即2010年11月的数据）。 相关文件包括： - Gpower_Arima_Main.py：用于执行单变量ARIMA模型的可运行Python程序。 - myArima.py：实现了一些关于ARIMA模型的方法和函数。 - Gpower_Xgb_Main.py：基于树的模型（XGBoost）的可执行Python程序。 - myXgb.py：实现了几个与XGBoost模型相关的函数。 - lstm_Main.py: 用于LSTM模型的主要代码文件。
     
  • 基于ARIMA的时间序列预测分析_ARIMA模型_ARIMA拟合_时间序列模型预测_预测_
    优质
    本研究运用ARIMA模型对时间序列数据进行深入分析与预测。通过优化参数选择，实现对给定数据集的最佳拟合，并探索其在实际场景中的应用价值。 对数据进行分析后，使用ARIMA模型进行拟合，并对未来情况进行预测。