MATLAB 题目

1. MATLAB 题目

求答案，你是华工的么

2. MATLAB中时间序列分析的命令如何使用

张善文等著《MATLAB在时间序列分析中的应用》西安电子科技大学出版社
这本书应该对你有帮助，不贵网上书店都有卖。

3. 如何在matlab中生成时间序列

参考代码：


t0=datenum(2013,1,1,0,0,0);
dt=1/24;
tf=datenum(2013,12,31,23,0,0);
T=t0:dt:tf;
dv = datevec(T);
C=mat2cell(dv(1:end,1:5),ones(length(T),1),5);
S=cellfun(@(t){sprintf('%4i_%02i_%02i_%02i%02i_02',t)},C);
S1=cell2mat(S);
   

生成的结果，S是cell数组，每个元素对应一个时间；S1是字符矩阵，每行对应一个时间。

4. matlab 生成时间序列

参考代码：
t0=datenum(2013,1,1,0,0,0);dt=1/24;tf=datenum(2013,12,31,23,0,0);T=t0:dt:tf;dv = datevec(T);C=mat2cell(dv(1:end,1:5),ones(length(T),1),5);S=cellfun(@(t){sprintf('%4i_%02i_%02i_%02i%02i_02',t)},C);S1=cell2mat(S);生成的结果，S是cell数组，每个元素对应一个时间；S1是字符矩阵，每行对应一个时间。

5. matlab怎么进行时间序列分析arima模型

　　时间序列及其分析概述 ? 时间序列 ? 时间序列的特点及其建立 ? 时间序列分析的概念、特征和作用 ? 时间序列分解 ? 时间序列分析的相关特征量 ? 时间序列分析方法 2/74 1.1 时间序列 自然界以及社会生活的各种事物都在运动、变化和发展着，将它们按时 间顺序记录下来，就可以得到各种各样的时间序列。对时间序列进行分析研 究，可以揭示事物运动、变化和发展的内在规律，对于人们正确认识事物并 由此做出科学的决策具有重要的现实意义。 1.1.1 时间序列定义 定义 1：时间序列就是一组统计数据，依其发生时间的先后顺序排成的 序列。 定义 2：同一现象在不同时间上的相继观察值排列而成的序列称为时间 序列。 定义 3：对某一个或一组变量 x (t ) 进行观察测量，将在一系列时刻 t1 ? ? ? t n 所 得 到 的 离 散 数 据 组 成 的 序 列 集 合 { x (t1 ), ? , x (t n )}，称为时间序列，记为 X ? { x (t1 ),? , x (t n )}。 这种有时间意义的序列也称为动态数据 3/74 1.1 时间序列 时间序列取值一般有两种方式： (1) X 取值观测时间点处的瞬间值 (2) X 取值观测时间点期间的累计值 有些数据虽然不是时间序列，数据与时间无直接关系，但可以近 似看做时间序列。因此，时间序列的广义定义为：有先后顺序的数 据通称为时间序列。

6. 怎么用matlab检验一组时间序列数据是否平稳

比如，时间（秒）从1到9999，储存在a(...)里面。
for i=1:9999
B(i)=length(find(a==i))
end
plot(B)

横坐标是时间（秒）从1-9999
纵坐标时每一个秒下的采样点个数。

7. 请教matlab编程问题中如何从一个时间序列中提取固定元素组成一个新的序列？

如果a1.a2.a3.....有关系,或者是循环生成,那你就循环调用我的函数就行了,修改第二个参数就行.

b = [];
b = getElement(b,a1,1,2);
b = getElement(b,a2,1,2);
b = getElement(b,a3,1,2);

function out = getElement( b, a, i, j)
% 把a的第i行第j列元素取出,赋值给b做新的一行.
% 输入: 
% b 你需要的矩阵
% a 提取元素的矩阵
% i 被提取的行标
% j 被提取的列标
if size(a,1)>=i && size(a,2)>=j
  out = [b; a(i,j)];  
else
  error('下标出界')
end

8. 怎样用matlab做时间序列平稳性检验

用matlab做时间序列平稳性检验需要作图、拟合，具体说明如下所示：
根据动态数据作相关图，进行相关分析，求自相关函数。相关图能显示出变化的趋势和周期，并能发现跳点和拐点。如果跳点是正确的观测值，在建模时应考虑进去，如果是反常现象，则应把跳点调整到期望值。
辨识合适的随机模型，进行曲线拟合，用通用随机模型去拟合时间序列的观测数据。对于短的或简单的时间序列，可用趋势模型和季节模型加上误差来进行拟合。对于平稳时间序列，可用通用ARIMA模型及其特殊情况的自回归模型、滑动平均模型或组合－ARIMA模型等来进行拟合。


扩展资料：
时间序列模型作用及影响：
1、根据对系统进行观测得到的时间序列数据，用曲线拟合方法对系统进行客观的描述。用ARMA模型拟合时间序列，预测该时间序列未来值。
2、当观测值取自两个以上变量时，可用一个时间序列中的变化去说明另一个时间序列中的变化，从而深入了解给定时间序列产生的机理。
3、提供给用户一套较完整的时间序列建模分析、进行预测预报的工具，包括平稳无趋势时间序列分析预测、有趋势的时间序列预测、具季节性周期的时间序列预测以及差分自回归滑动平均（ARIMA）建模分析。
参考资料来源：
百度百科-时间序列模型