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ARMA预测

时间序列是按时间顺序的一组数字序列
时间序列的特点：

• 现实的、真实的一组数据，时间序列背后是某一现象的变化规律，时间序列预测就是学习之前的规律来预测后面的值

算法流程

1. 判断时间序列数据是否平稳，若非平稳需要做差分处理
2. 判断适合时间序列的模型，以及进行模型定阶
3. 参数估计，产生模型
4. 利用模型进行预测,评估预测结果
5. 可选：绘制预测图像

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代码实现（1）

预测指定的 L 个数据。

function [ret_predict] = mfunc_ARMA_L(trainData,L)% ARMA预测% params: %       trainData: 训练原始数据 Shape: (1,n)%       L:         预测数据个数 % returns:%       predict:   预测的值 Shape:(1,L)% 判断时间序列数据是否平稳 1代表平稳，0代表不平稳is_stable = adftest(trainData);if is_stable == 1disp("时间序列数据平稳.");elsedisp("时间序列数据不平稳，正在进行差分处理!");diff_trainData = diff(trainData); % 进行差分处理disp("差分处理完成!");end% 利用自相关图和偏相关图判断模型类型和阶次figure(1)autocorr(diff_trainData) %绘制自相关函数 -> MA[ACF,Lags,Bounds]=autocorr(trainData);figure(2)parcorr(diff_trainData) %绘制偏相关函数 -> AR% 自相关和偏相关函数难以判断时可以用AIC准则求出最好阶数%确定阶数的上限lim=round(length(trainData)/10); %数据总长度的1/10if lim>=10lim=10;%如果数据太长了，就限定阶数endid_trainData=iddata(trainData');%saveData=[];for p=1:limfor q=1:limnum=armax(id_trainData,[p,q]);  %armax对应FPE最小AIC=aic(num);   %AIC可以衡量阶数好不好saveData=[saveData;p q AIC];   hotMatrix(p,q)=AIC;endend%AIC越小越好% 绘制阶数热力图figure(3)for i=1:limy_index(1,i)={['AR' ,num2str(i)]};x_index(1,i)={['MA' ,num2str(i)]};endH = heatmap(x_index,y_index, hotMatrix, 'FontSize',12, 'FontName','宋体');H.Title = 'AIC定阶热力图'; %AIC越小越好% 利用阶数得到模型min_index=find(saveData(:,3)==min(saveData(:,3)));p_best=saveData(min_index,1);  %p的最优阶数q_best=saveData(min_index,2);  %q的最优阶数model = armax(id_trainData,[p_best,q_best]);% 利用模型预测,对划分的测试集测试% L=length(testData); 参数中给出 pre_data=[diff_trainData';zeros(L,1)];pre_data1=iddata(pre_data);  % 做成时间序列预测pre_data2=predict(model,pre_data1,L);pre_data3=get(pre_data2);%得到结构体pre_data4=pre_data3.OutputData{1,1}(length(diff_trainData)+1:length(diff_trainData)+L);%从结构体里面得到数据%显示全部data1=[diff_trainData';pre_data4];%全部的差分值if is_stable==0 %非平稳时进行差分还原data_pre1=cumsum([trainData(1);data1]);%还原差分值elsedata_pre1=data1;end% 最终预测data_pre2=data_pre1(length(trainData)+1:end);%最终预测值figure(4)plot(1:length(trainData),trainData,'--','LineWidth',1)hold onplot(length(trainData)+1:length(trainData)+L,data_pre2,'--','LineWidth',1.5)hold onxlabel('time')ylabel('price')legend('真实值','预测值')ret_predict = data_pre2; % 返回值
end

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代码实现（2）

输入一个 test测试真实值，检查预测值与真实值的相似度。

function [ret_predict] = mfunc_ARMA(trainData,testData)% ARMA预测% params: %       trainData: 训练原始数据 Shape: (1,n)%       testData:  测试比较数据 Shape(1,L)% returns:%       predict:   预测的值 Shape:(1,L)% 判断时间序列数据是否平稳 1代表平稳，0代表不平稳is_stable = adftest(trainData);if is_stable == 1disp("时间序列数据平稳.");elsedisp("时间序列数据不平稳，正在进行差分处理!");diff_trainData = diff(trainData); % 进行差分处理disp("差分处理完成!");end% 利用自相关图和偏相关图判断模型类型和阶次figure(1)autocorr(diff_trainData) %绘制自相关函数 -> MA[ACF,Lags,Bounds]=autocorr(trainData);figure(2)parcorr(diff_trainData) %绘制偏相关函数 -> AR% 自相关和偏相关函数难以判断时可以用AIC准则求出最好阶数%确定阶数的上限lim=round(length(trainData)/10); %数据总长度的1/10if lim>=10lim=10;%如果数据太长了，就限定阶数endid_trainData=iddata(trainData');%saveData=[];for p=1:limfor q=1:limnum=armax(id_trainData,[p,q]);  %armax对应FPE最小AIC=aic(num);   %AIC可以衡量阶数好不好saveData=[saveData;p q AIC];   hotMatrix(p,q)=AIC;endend%AIC越小越好% 绘制阶数热力图figure(3)for i=1:limy_index(1,i)={['AR' ,num2str(i)]};x_index(1,i)={['MA' ,num2str(i)]};endH = heatmap(x_index,y_index, hotMatrix, 'FontSize',12, 'FontName','宋体');H.Title = 'AIC定阶热力图'; %AIC越小越好% 利用阶数得到模型min_index=find(saveData(:,3)==min(saveData(:,3)));p_best=saveData(min_index,1);  %p的最优阶数q_best=saveData(min_index,2);  %q的最优阶数model = armax(id_trainData,[p_best,q_best]);% 利用模型预测,对划分的测试集测试L=length(testData); pre_data=[diff_trainData';zeros(L,1)];pre_data1=iddata(pre_data);  % 做成时间序列预测pre_data2=predict(model,pre_data1,L);pre_data3=get(pre_data2);%得到结构体pre_data4=pre_data3.OutputData{1,1}(length(diff_trainData)+1:length(diff_trainData)+L);%从结构体里面得到数据%显示全部data1=[diff_trainData';pre_data4];%全部的差分值if is_stable==0 %非平稳时进行差分还原data_pre1=cumsum([trainData(1);data1]);%还原差分值elsedata_pre1=data1;end% 最终预测data_pre2=data_pre1(length(trainData)+1:end);%最终预测值figure(4)subplot(2,1,1)plot(1:length(trainData),trainData,'--','LineWidth',1)hold onplot(length(trainData)+1:length(trainData)+L,testData,'--','LineWidth',1.5)hold onplot(length(trainData)+1:length(trainData)+L,data_pre2,'--','LineWidth',1.5)hold onxlabel('time')ylabel('price')legend('真实值','测试数据真实值','预测值')ret_predict = data_pre2; % 返回值wucha=sum(abs(data_pre2'-testData)./testData)./length(data_pre2);title_str=['ARMA法','  预测相对误差为：',num2str(wucha)];title(title_str)subplot(2,1,2)plot(1:L,testData,'--o','LineWidth',1.5)hold onplot(1:L,data_pre2,'--*','LineWidth',1.5)hold onxlabel('time')ylabel('price')legend('真实值','预测值')title_str=['ARMA法','  预测相对误差为：',num2str(wucha)];title(title_str)
end