时间序列预测模型matlab工具箱

① matlab怎么进行时间序列分析arima模型

时间序列及其分析概述 ? 时间序列 ? 时间序列的特点及其建立 ? 时间序列分析的概念、特征和作用 ? 时间序列分解 ? 时间序列分析的相关特征量 ? 时间序列分析方法 2/74 1.1 时间序列 自然界以及社会生活的各种事物都在运动、变化和发展着，将它们按时 间顺序记录下来，就可以得到各种各样的时间序列。对时间序列进行分析研 究，可以揭示事物运动、变化和发展的内在规律，对于人们正确认识事物并 由此做出科学的决策具有重要的现实意义。 1.1.1 时间序列定义 定义 1：时间序列就是一组统计数据，依其发生时间的先后顺序排成的 序列。 定义 2：同一现象在不同时间上的相继观察值排列而成的序列称为时间 序列。 定义 3：对某一个或一组变量 x (t ) 进行观察测量，将在一系列时刻 t1 ? ? ? t n 所 得 到 的 离 散 数 据 组 成 的 序 列 集 合 { x (t1 ), ? , x (t n )}，称为时间序列，记为 X ? { x (t1 ),? , x (t n )}。 这种有时间意义的序列也称为动态数据 3/74 1.1 时间序列 时间序列取值一般有两种方式： (1) X 取值观测时间点处的瞬间值 (2) X 取值观测时间点期间的累计值 有些数据虽然不是时间序列，数据与时间无直接关系，但可以近 似看做时间序列。因此，时间序列的广义定义为：有先后顺序的数 据通称为时间序列。

② 怎样用matlab做时间序列平稳性检验

用matlab做时间序列平稳性检验需要作图、拟合，具体说明如下所示：

根据动态数据作相关图，进行相关分析，求自相斗隐旁关函数。相关图能显示出变化的趋势和周期，并能发现跳点和拐点。如果跳点是正确的观测值，在建模时应考虑进去，如果是反常现象，则应把跳点调整到期望值。

辨识合适的随机模型，进行曲线拟合，用通用随机模型去拟合时间序列的观测数据。对于短的或简单的时间序列，可用趋势模型和季节模型加上误差来进行拟合。对于平稳时间序列，可用通用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模型等来进行拟合。

(2)时间序列预测模型matlab工具箱扩展阅读：

时间序列模型作用及影响：

1、根据对系统进行观测得到的时间序列数据，用曲线拟合方法对系统进行客观的描述。用ARMA模型拟合时间序列，预测该时间空橡序列未来值。

2、当观测值取自两个以上变量时，可用一个时间序列中的变化去说明另一个时间序列中的变化，从而深入了解给定时间序列产生的机理。

3、提供给用户一套较完整的时间序列携裂建模分析、进行预测预报的工具，包括平稳无趋势时间序列分析预测、有趋势的时间序列预测、具季节性周期的时间序列预测以及差分自回归滑动平均（ARIMA）建模分析。

③ MATLAB中LS-SVM工具箱的问题

LS-SVM是什么，题主随便搜索一下就应该知道了啊。。。

LS-SVM是的缩写，中文翻译成“最小二专乘支持向量属机”，用于非线性分类、回归、时间序列预测和无监督学习等领域。

至于那两个函数，trainlssvm用来训练得到模型，simlssvm则用trainlssvm训练得到的model为测试集分类或者进行函数拟合（和神经网络中的概念类似）。

工具箱里面有相应的演示程序（名字都以demo开头），您可以结合具体的例子去学习。

附件是一个关于该工具箱的说明，供参考。