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時序預(yù)測 | MATLAB實現(xiàn)AR、ARMA、ARIMA時間序列預(yù)測模型答疑

2年前作者：機器學(xué)習(xí)之心分類：Toy博客閱讀(29)違法舉報

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時序預(yù)測 | MATLAB實現(xiàn)AR、ARMA、ARIMA時間序列預(yù)測模型答疑

基本介紹

AR

自回歸模型（Autoregressive Model），通常簡稱為AR模型，是一種用于時間序列分析和預(yù)測的統(tǒng)計模型。它基于時間序列自身的歷史值來預(yù)測未來值，通過將當(dāng)前時刻的觀測值與前一時刻的觀測值之間的關(guān)系進行建模。
AR模型的基本思想是，當(dāng)前時刻的值可以由之前時刻的值預(yù)測得到。具體來說，一個AR§模型將當(dāng)前時刻的值表示為過去 p 個時刻的線性組合。AR模型的參數(shù)估計通常使用最小二乘法或最大似然法進行。選擇合適的階數(shù) p 也是一個重要的問題，可以通過信息準(zhǔn)則（如AIC、BIC）或交叉驗證等方法來確定。
雖然AR模型可以捕捉序列的自相關(guān)關(guān)系，但它有一定的局限性，特別是對于非平穩(wěn)時間序列的建模效果可能不佳。在這種情況下，可以結(jié)合差分運算使序列平穩(wěn)，或者使用ARIMA模型，其中I表示差分（Integrated）的意思&#x文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-709136.html

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