详解Matlab数据预测分析流程

该软件首先使用经典的ARIMA模型进行初步预测，并生成绝对误差序列，然后输入GRNN模型得出预测的绝对误差数值，最后反算生成最终预测数值。

第一步，安装Matlab支持插件：

1. 双击MCRInstaller.exe进行安装。

2. 自动解压文件。

3. 点击下一步进行安装。

4. 安装完成。

第二步，构建ARIMA模型：

1. 进入ARIMA模型图形用户界面（GUI）。

2. 数据输入：输入需要预测的原始数据。

3. 原始数据绘图：点击按钮显示原始数据曲线图，观察数据的消长趋势和周期性。

4. 实际值输入：输入用于测试模型的预测精度的数据，或者输入0以预测数据。

5. 平稳性检验和相关图模块：点击按钮显示原始数据的自相关图和偏相关图，并显示检验结果。

6. 自动参数寻找模块：勾选Log后，输入参数d和D，点击寻找按钮自动寻找最优p、q、P、Q参数。

7. 预测模块：显示需要预测数据的个数，输入模型参数，点击预测按钮输出AIC值、BIC值、预测值和实际值。

8. 曲线图模块：点击按钮显示模型拟合效果曲线图和拟合误差的指标。

9. 误差模块：显示拟合和预测误差的MAE、MAPE、MSE、RMSE。

下载地址：双击打开ARIMAb.exe软件，输入时间序列的数据即可。

基于实例文献进行操作演示：

1. 输入时间序列的数据，在excel进行复制粘贴。

2. 进行平稳性检验。

3. 根据检验结果进行一般和季节性拆分。

4. 自动寻找最优p、q、P、Q参数。

模型拟合与预测：

5. 输入最优参数和需要预测的实际值，点击预测按钮输出结果。

6. 点击拟合按钮显示拟合的效果。

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