目录
- 预测效果
- 基本介绍
- 程序设计
- 参考资料
预测效果
基本介绍
锂电池寿命预测 | Matlab基于ARIMA的锂电池寿命预测
NASA数据集，B0005号电池，选择前110个数据训练，后58个数据测试预测。程序包含去趋势线、差分、平稳化及AIC准则判定p和q。命令窗口输出MAE、MAPE和RMSE。
程序设计
- 完整程序和数据获取方式：私信博主回复Matlab基于ARIMA的锂电池寿命预测。
%去趋势线
TempData=detrend(TempData);
%趋势函数
TrendData=data-TempData;
%差分，平稳化时间序列
[H,PValue,TestStat,CriticalValue] = adftest(TempData);
difftime=0;
SaveDiffData=[];
while ~H%差分，平稳化时间序列SaveDiffData=[SaveDiffData,TempData(1,1)];TempData=diff(TempData);%差分次数difftime=difftime+1;%adf检验，判断时间序列是否平稳化[H,PValue,TestStat,CriticalValue] = adftest(TempData);
end
%模型定阶或识别
test = [];
%自回归对应PACF,给定滞后长度上限p和q
for p = 0:5 %移动平均对应ACFfor q = 0:5
参考资料
[1] http://t.csdn.cn/pCWSp
[2] https://download.csdn.net/download/kjm13182345320/87568090?spm=1001.2014.3001.5501
[3] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129433463?spm=1001.2014.3001.5501
