基于ARIMA模型的时间序列数据预测（附带MATLAB代码）

基于ARIMA模型的时间序列数据预测（附带MATLAB代码）

时间序列数据是一种按照时间顺序排列的数据集合，常见于金融、经济、气象等领域。预测时间序列数据的趋势和未来走势对于决策和列数据预测（附带MATLAB代码）

时间序列数据是一种按照时间顺序排列的数据集合，常见于金融、经济、气象等领域。预测时间序列数据的趋势和未来走势对于决策和规划具有重要意义。ARIMA（Autoregressive Integrated Moving Average）模型是一种常用的时间序列预测方法，它结合了自回归（AR）模型和移动平均（MA）模型，并考虑了序列的差分（I）。

在本文中，我们将介绍如何使用ARIMA模型来预测时间序列数据，并提供相应的MATLAB代码实现。

首先，我们需要导入MATLAB的时间序列分析工具包，以便使用ARIMA函数进行建模和预测。代码如下：

% 导入时间序列分析工具包
import econometrics.*;

% 读取时间序列数据
data = readmatrix('data.csv'