matlab10种经典的时间序列预测模型本文演示了 10 种不同的经典时间序列预测方法，它们是1) 自回归 (AR)2

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  10. 时间序列预测模型的详细分析与比较摘要本文介绍.doc 2.79KB
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  12. 种经典的时间序列预测模型分析在当今大数据和人工.txt 2.64KB
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  14. 种经典的时间序列预测模型本文演示了种不同的经典.txt 429B
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资源介绍:

[matlab]10种经典的时间序列预测模型 本文演示了 10 种不同的经典时间序列预测方法，它们是 1) 自回归 (AR) 2) 移动平均线 3) 自回归移动平均线 4) 自回归积分移动平均线 (ARIMA) 5) 季节性自回归积分移动平均线 (SARIMA) 6) 具有外生回归量的季节性自回归综合移动平均线 (SARIMAX) 8) 具有 ARIMA 误差的回归模型 9) 向量自回归 (VAR) 10) GARCH 模型 11) Glostan、Jagannathan 和 Runkle GARCH 模型
<link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/css/base.min.css" rel="stylesheet"/><link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/css/fancy.min.css" rel="stylesheet"/><link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/89761903/raw.css" rel="stylesheet"/><div id="sidebar" style="display: none"><div id="outline"></div></div><div class="pf w0 h0" data-page-no="1" id="pf1"><div class="pc pc1 w0 h0"><img alt="" class="bi x0 y0 w1 h1" src="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/89761903/bg1.jpg"/><div class="t m0 x1 h2 y1 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">《<span class="ff2">时间序列预测模型的详细分析与比较</span>》</div><div class="t m0 x1 h2 y2 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">摘要<span class="ff3">：</span>本文介绍了<span class="_ _0"> </span><span class="ff4">10<span class="_ _1"> </span></span>种经典的时间序列预测模型<span class="ff3">，</span>并对它们的原理和应用进行了深入探讨<span class="ff1">。</span>通过对</div><div class="t m0 x1 h2 y3 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">比实际案例的预测结果<span class="ff3">，</span>我们评估了每种模型的准确性和适用性<span class="ff3">，</span>并提供了一些实用建议<span class="ff3">，</span>以帮助读</div><div class="t m0 x1 h2 y4 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">者在实际应用中选择合适的模型<span class="ff1">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y5 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">引言<span class="ff3">：</span></div><div class="t m0 x1 h2 y6 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">时间序列预测是一种重要的数据分析技术<span class="ff3">，</span>在许多实际应用领域都具有广泛的应用<span class="ff1">。</span>例如<span class="ff3">，</span>经济学家</div><div class="t m0 x1 h2 y7 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">可以使用时间序列预测模型来预测股市走势<span class="ff3">，</span>企业可以使用时间序列预测来预测销售量<span class="ff3">，</span>气象学家可</div><div class="t m0 x1 h2 y8 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">以使用时间序列预测模型来预测未来的气候变化等等<span class="ff1">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y9 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">然而<span class="ff3">，</span>在实际应用中<span class="ff3">，</span>选择合适的时间序列预测模型并不容易<span class="ff1">。</span>不同的模型有着不同的假设和适用条</div><div class="t m0 x1 h2 ya ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">件<span class="ff3">，</span>选择错误的模型可能导致预测结果的不准确性<span class="ff1">。</span>因此<span class="ff3">，</span>理解和比较不同的时间序列预测模型是至</div><div class="t m0 x1 h2 yb ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">关重要的<span class="ff1">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 yc ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">本文将详细介绍以下<span class="_ _0"> </span><span class="ff4">10<span class="_ _1"> </span></span>种经典的时间序列预测模型<span class="ff3">，</span>并通过实际案例来比较它们的预测准确性和适</div><div class="t m0 x1 h2 yd ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">用性<span class="ff1">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 ye ff4 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">1)<span class="_ _2"> </span><span class="ff2">自回归模型<span class="ff3">（</span></span>AR<span class="ff3">）：</span></div><div class="t m0 x1 h2 yf ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">自回归模型是最简单的时间序列预测模型之一<span class="ff1">。</span>它基于时间序列自身的历史数据来预测未来值<span class="ff1">。</span>自回</div><div class="t m0 x1 h2 y10 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">归模型假设当前时刻的值与过去的值存在一定的相关性<span class="ff3">，</span>通过最小化残差来确定模型的参数<span class="ff1">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y11 ff4 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">2)<span class="_ _2"> </span><span class="ff2">移动平均线模型<span class="ff3">：</span></span></div><div class="t m0 x1 h2 y12 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">移动平均线模型是一种平滑时间序列的方法<span class="ff1">。</span>它基于时间序列的平均值来预测未来值<span class="ff1">。</span>移动平均线模</div><div class="t m0 x1 h2 y13 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">型可以减小时间序列中的噪音和抖动<span class="ff3">，</span>使预测结果更加平稳<span class="ff1">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y14 ff4 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">3)<span class="_ _2"> </span><span class="ff2">自回归移动平均线模型<span class="ff3">：</span></span></div><div class="t m0 x1 h2 y15 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">自回归移动平均线模型是自回归模型和移动平均线模型的结合<span class="ff1">。</span>它同时考虑了过去值和预测误差的影</div><div class="t m0 x1 h2 y16 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">响<span class="ff3">，</span>可以更好地捕捉时间序列的动态特性<span class="ff1">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y17 ff4 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">4)<span class="_ _2"> </span><span class="ff2">自回归积分移动平均线模型<span class="ff3">（</span></span>ARIMA<span class="ff3">）：</span></div><div class="t m0 x1 h2 y18 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">自回归积分移动平均线模型是一种广泛应用于时间序列预测的模型<span class="ff1">。</span>它结合了自回归<span class="ff1">、</span>移动平均线和</div><div class="t m0 x1 h2 y19 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">差分操作<span class="ff3">，</span>可以处理非平稳时间序列的预测问题<span class="ff1">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y1a ff4 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">5)<span class="_ _2"> </span><span class="ff2">季节性自回归积分移动平均线模型<span class="ff3">（</span></span>SARIMA<span class="ff3">）：</span></div><div class="t m0 x1 h2 y1b ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">季节性自回归积分移动平均线模型是<span class="_ _0"> </span><span class="ff4">ARIMA<span class="_ _1"> </span></span>模型的扩展<span class="ff3">，</span>用于处理带有季节性变化的时间序列<span class="ff1">。</span>它通</div><div class="t m0 x1 h2 y1c ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">过引入季节性因素来提高预测的准确性<span class="ff1">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y1d ff4 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">6)<span class="_ _2"> </span><span class="ff2">具有外生回归量的季节性自回归综合移动平均线模型<span class="ff3">（</span></span>SARIMAX<span class="ff3">）：</span></div></div><div class="pi" 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