基于MATLAB的ARIMA与LSTM结合的时间序列预测方法（含模型说明和实例）

简介：
本研究提出了一种融合ARIMA与LSTM的时间序列预测模型，并通过具体案例展示了该方法的应用效果及优势。采用MATLAB实现算法，适合于多种时间序列数据的分析预测。 本段落详细介绍了如何利用MATLAB平台实现ARIMA-LSTM混合模型来进行时间序列预测。该项目针对时间序列中存在的线性与非线性特征进行了综合建模，通过先使用ARIMA模型处理线性成分，再利用LSTM捕捉非线性关系及其长期依赖，进而提高预测准确性。文中不仅阐述了模型的工作原理和技术细节，还提供了完整的代码示例和可视化结果演示。 文章讨论了项目背景、挑战以及各行业中的应用场景，并强调了其多领域内的广泛应用可能性和潜在的社会经济效益。适合对时间序列预测有兴趣的研究人员、数据科学家或工程师阅读，尤其推荐给想要学习ARIMA与LSTM结合方法进行预测的中级及以上水平从业者。 该资源适用于希望通过数学统计和机器学习手段提高预测准确度的情况；例如金融市场、能源管理、气象学等行业的时间序列数据分析工作中。目的是提供一种融合两种经典模型的优点来改进现有系统的工具和技术。 建议有一定编程基础和数学基础知识的人群学习此项目，读者应该熟悉MATLAB软件环境，并掌握关于时间序列处理的基本概念。此外，最好有先前接触过ARIMA或者LSTM的经验。阅读时要注意跟随文中提供的实例代码同步实验操作，并理解每一个关键步骤背后的目的和技术依据。