matlab时间序列分析,时间序列预测模型matlab

全部展开

对matlab进行时序e 68 a 84 E8 a 2ad 62616964757 a 686964616 f 3133431373234列平滑性检测需要作图、拟合，具体描述如下。

根据动态数据绘制相关图，进行相关分析，求出自相关函数。 相关图显示变化趋势和周期，可以发现跳跃点和拐点。 如果跳变点是正确的观测值，建模时就应该考虑，如果是异常现象，就应该把跳变点调整到期望值。

识别合适的随机模型，进行曲线拟合，用通用随机模型拟合时间序列的观测数据。 对于短时间序列或简单时间序列，可以对趋势模型和季节模型进行误差拟合。 对于稳态时间序列，可使用通用ARIMA模型及其特殊情况的自回归模型、滑动平均模型或组合-ARIMA模型等进行拟合。

扩展数据：

时间序列模型的作用和影响：

1 .根据观测系统获得的时序数据，用曲线拟合方法对系统进行客观描述。 用ARMA模型拟合时间序列，预测该时间序列的未来值。

2 .观测值取自两个或多个变量时，可以用一个时间序列的变化解释另一个时间序列的变化，深刻理解给定的时间序列发生机制。

3、为用户提供完整的时间序列建模分析、预测预报的工具。 包括平稳无趋势时序分析预测、有趋势时序预测、有季节周期时序预测及差分自回归滑动均值(ARIMA )建模分析。

参考数据源：