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ARIMA数据分析
clear;clear;clear;
%原序列的图形
figure(1);
subplot(2,1,1)
plot(y1);
title(洛阳电厂08年到煤量);
grid;
subplot(2,1,2)
plot(y2);
title(洛阳电厂09年到煤量);
grid;grid;
年的到煤量
%figure(11)
%subplot(2,1,1)
%autocorr(y);%原序列的自相关函数图MA(q),观察系数是否在
区间(-2T^(1/2),-2T^(1/2))内
%subplot(2,1,2)
%parcorr(y);%原序列的偏相关函数图AR(p)，观察系数是否在区
间(-2T^(1/2),-2T^(1/2))内
%如果该序列不是平稳的做差分图，否则跳过该步
DX=y;
[H,PValue,TestStat,CriticalValue]=adftest(y);%是否是稳定序
列
fori=1:10
ifH~=1
break;
else
DX=diff(y,i);%进行差分
[H,PValue,TestStat,CriticalValue]=ADFTEST(DX);
end
end
figure(2);
subplot(211)
plot(DX(1:365));
title(洛阳电厂08年到煤量差分之后的序列);
grid;
subplot(212)
plot(DX(366:700));
grid;
title(洛阳电厂09年到煤量差分之后的序列);
%plot(DX);%进行差分之后的数列
figure(3);
subplot(2,1,1)
autocorr(DX)%差分序列DX自相关函数图MA(q),观察系数是否
在区间(-2T^(1/2),-2T^(1/2))内
subplot(2,1,2)
parcorr(DX);%差分序列DX偏相关函数图AR(p)，观察系数是否
在区间(-2T^(1/2),-2T^(1/2))内
%对差分后的序列做拟合和预测，求出最好的阶数
z=iddata(DX);%将DX转化为matlab接受的格式
test=[];
%p=[0123456789101112];%自回归对应PACF,给定滞
后长度上限p和q，一般取为T/10、ln(T)或T^(1/2),这里取
%T/10=12;
%q=[0123456789101112];%移动平均对应ACF
forp=1:10%自回归对应PACF,给定滞后长度上限p和q，一般
取为T/10、ln(T)或T^(1/2),这里取T/10=12
forq=1:10%移动平均对应ACF
m=armax(z(1:500),[p,q]);
AIC=aic(m);%armax(p,q),选择对应FPE最小，AIC值最小的模
型
%[H,P,Qstat,CV]=lbqtest(z,[p;q],0.05)%Ljung-BoxQ-
statisticlack-of-fithypothesistest
test=
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