基于ARIMA算法的时间序列数据预测——matlab实现
时间序列分析是一种重要的数据分析方法，它可以对时间序列数据进行统计和预测。ARIMA（Autoregressive Integrated Moving Average）是一种常用的时间序列分析方法，它结合了自回归、差分和移动平均三种方法，可以用于对各种类型的时间序列数据进行建模和预测。本文将利用matlab软件，介绍ARIMA算法在时间序列数据预测中的应用，并提供相应的源代码。
ARIMA模型建立
ARIMA模型有三个参数：p、d、q。其中，p代表自回归项数，d代表差分阶数，q代表移动平均项数。在建立ARIMA模型时，需要确定这三个参数。一般采用ACF和PACF图来确定p和q的值，采用ADF检验确定d的值。
下面我们以股票收盘价作为示例，通过matlab软件建立ARIMA模型。
首先，我们需要读入数据，并将日期转换为matlab格式。
data = readtable('stock_price.csv');
dates = datetime(
