如何利用matlab确定时间序列ARMA模型的阶数

如题所述

第1个回答  推荐于2018-02-28
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%下面要对差分以后的序列进行拟合和预测,求出最好的阶数
z=[DX;zeros(12,1)];
z=iddata(z);

test=[];
for p=1:12
for q=1:12
m=armax(z(1:200),[p q]);
AIC=aic(m);
test=[test;p q AIC];
end
end
for k=1:size(test,1)
if test(k,3)==min(test(:,3))
p_test=test(k,1);
q_test=test(k,2);
break;
end
end

%拟合
m1=armax(z(1:200),[p_test q_test]);
figure(5);
e = resid(m1,z);
plot(e);
set(gca,'Xlim',[0 ls]);

figure(6);
subplot(2,1,1)
autocorr(e.outputdata)
subplot(2,1,2)
parcorr(e.outputdata)
set(gca,'Xlim',[0 ls]);

%预测过程
pr=predict(m1,z,12);

po=pr.outputdata;
figure(7)
plot(po,'r')
hold on

plot(y,'b');
set(gca,'Xlim',[0 ls]);本回答被网友采纳
第2个回答  推荐于2016-08-16
然后编程实现这个模型,在matlab中建立一个arma(p,q).m文件。然后在命令行里输入main.m
p=input('请输入p值')
q=input('请输入q值')
p=100
q=100
x=arma(p,q)
%x 就是所要得到的数据
function x=arma
第3个回答  2018-03-25
可以选用的准则有:FPE,AIC,CAT,这些都有现成的matlab自带函数
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