基于AR模型的数据预测及Matlab实现

基于AR模型的数据预测及Matlab实现

自动回归（AR）模型是一种常见的时间序列分析方法。它基于过去一段时间的数据，预测未来的数值走势。本文将介绍如何使用基于AR模型的方法来预测数据，并提供相应的Matlab源代码。

首先，我们需要了解AR模型的原理。AR§模型可以表示为：

Yt = c + φ1Yt-1 + φ2Yt-2 + … + φpYt-p + εt

其中，Y是时间序列，p是滞后期数，c是常数，φ是系数，ε是误差。这个方程表示当前时刻的数值Yt与前面p个时刻的数据有关。我们可以根据历史数据来估计φ，然后使用这个模型来预测未来的数据。

在Matlab中，我们可以使用“ar”函数来拟合AR模型，并使用“forecast”函数来预测未来的数值。下面是一个示例程序：

% 生成随机数据
data = rand(1,100);

% 拟合AR模型
p = 5;
mdl = ar(data, p);

% 预测未来10个数值
n = 10;
yf = forecast(mdl, data, n);

% 绘制结果
subplot(2,1,1);
plot(data); title(‘原始数据’);
subplot(2,1,2);
plot