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有网络网站打不开怎么回事,邗江区建设局网站,销售网站怎么做的,专业网站建设课程SARIMA模型基于季节性ARIMA(SARIMA)模型的时间序列预测 Matlab语言 1.时间序列单列预测#xff0c;可预测未来值#xff0c;输出样本以外的多步预测结果#xff0c;注释清晰#xff0c;如图3所示#xff0c;完全满足您的需求#xff5e; 2.数据要求要有周期性#xff0c…SARIMA模型基于季节性ARIMA(SARIMA)模型的时间序列预测 Matlab语言 1.时间序列单列预测可预测未来值输出样本以外的多步预测结果注释清晰如图3所示完全满足您的需求 2.数据要求要有周期性样本量不能少于10个 可以出残差分布图、ACF和PACF图用于检验残差的相关和偏自相关以及QQ图 3.附赠示例Excel时间序列数据如图4所示替换Excel数据即可用注释清晰适合新手小白运行main一键出图咱直接上干货不整虚的最近在折腾时间序列预测发现Matlab里的SARIMA模型真是宝藏工具。特别是当数据有明显周期性时比如月度销量、季度气温这种用它做预测准得离谱。今天手把手教你怎么用Matlab玩转SARIMA附带全套诊断图小白也能立马上手。先看实战效果图3蓝色是原始数据红色是预测部分。重点是预测结果自带置信区间能直观看到预测的靠谱程度。下面这段代码直接喂数据就能跑% 导入数据Excel格式见图4示例 data readtable(your_data.xlsx); ts data.Value; % 单列时间序列 % 拆分训练集和验证集 train ts(1:end-6); test ts(end-5:end); % 配置SARIMA参数 (p,d,q) × (P,D,Q,s) model arima(Constant,0, D,1, Seasonality,12,... MALags,1, SMALags,12); % 季节周期设为12 % 模型拟合 [fit,~,logL] estimate(model, train, Display,off); % 预测未来6步 [ypred, yci] forecast(fit, 6, Y0, train); % 可视化输出 plot(ts, b); hold on; plot(length(train)1:length(ts), ypred, r--, LineWidth,2); plot(length(train)1:length(ts), yci, k:);代码里有个关键点Seasonality参数必须和数据的周期匹配。比如月度数据年周期就设12季度数据设4。不知道怎么定周期用findpeaks(autocorr(ts))找自相关峰值的位置。残差检验三件套ACF/PACF/QQ图才是模型诊断的灵魂。加上这几行代码res infer(fit, train); % 获取残差 % 残差分布直方图 subplot(2,2,1) histfit(res) title(残差分布) % ACF/PACF subplot(2,2,2) autocorr(res) subplot(2,2,3) parcorr(res) % QQ图 subplot(2,2,4) qqplot(res)重点看ACF/PACF里有没有显著超出置信区间的尖峰。理想情况下残差应该像白噪声——所有滞后阶数的相关性都不显著。QQ图要是近似直线说明残差符合正态分布假设。避坑指南样本量至少10个周期以上否则季节差分D参数会跪遇到报错非平稳先做一阶差分dts diff(ts);预测结果出现迷之波动检查季节阶数Q是否过大最后给新手的福利示例数据里故意加了缺失值和异常点运行时会自动处理。替换数据时保持时间列在A列数值列在B列时间间隔要等长。点击main.m直接出图连调试都不用。全文完不写总结就是这么任性