%%AIC准则定阶
maxLags = 4;
AICSet = zeros(maxLags,maxLags);
parfor i = 1:maxLags%使用并行工具箱进行计算
for j=1:maxLags
mdl=arima('ARLags',[1:i],'MALags',[1,j]);
[EstMdl, EstParamCov, logL, info]=estimate(mdl, pct,'display','off');
AICSet(i,j)=aicbic(logL,length(info.X));
end
end
在进行完定阶时报错
Nonseasonal moving average lags must be unique, positive integers.
请帮忙
提示是说你的MA阶数不是唯一的正整数。你检查一下代码，确保MA阶数是唯一的正整数。
不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:> ARIMA模型，差分整合移动平均自回归模型，又称整合移动平均自回归模型（移动也可称作滑动），时间序列预测分析方法之一。
> ARIMA（p，d，q）中，AR是"自回归"，p为自回归项数；MA为"滑动平均"，q为滑动平均项数，d为使之成为平稳序列所做的差分次数（阶数）。“差分”一词虽未出现在ARIMA的英文名称中，却是关键步骤。ARIMA（p，d，q）模型是ARMA（p，q）模型的扩展。
建模流程
根据时间序列的散点图、自相关函数和偏自相关函数图识别其平稳性。
对非平稳的时间序列数据进行平稳化处理。直到处理后的自相关函数和偏自相关函数的数值非显著非零。
根据所识别出来的特征建立相应的时间序列模型。平稳化处理后，若偏自相关函数是截尾的，而自相关函数是拖尾的，则建立AR模型；若偏自相关函数是拖尾的，而自相关函数是截尾的，则建立MA模型；若偏自相关函数和自相关函数均是拖尾的，则序列适合ARMA模型。
参数估计，检验是否具有统计意义。
假设检验，判断（诊断）残差序列是否为白噪声序列。
利用已通过检验的模型进行预测。
- 对于任意的q，MA(q)均可以找到一个AR模型与之对应。因此，我们可以得到，时间序列数据归根到底，是可以用统一用AR模型来表示的。
- 如果只有AR模型，那么一些时间序列必然会需要很高的阶数p来刻画。阶数p，就是待估参数的个数。待估参数越多，需要付出的参数估计代价就越大，所以我们当然希望参数个数越少越好。
- 因此我们自然希望能够用低阶的MA模型来替换高阶的AR模型；反之亦然。这也可以从自相关系数和偏自相关系数来理解。MA模型的阶数看自相关系数，AR模型的阶数看偏自相关系数。如果自相关系数q阶以后都趋于0，说明是MA(q)模型；这时去看偏自相关系数，必然是无穷阶后都不收敛于0——因为MA模型对应无穷阶的AR模型。同样的，如果偏自相关系数p阶以后都趋于0，说明是AR§模型；这时去看自相关系数，必然是无穷阶后都不收敛于0——因为AR模型对应无穷阶的MA模型。
- 最后，来说说ARMA模型。当自相关系数和偏自相关系数都没有收敛于0，说明这个时间序列不能纯用低阶的AR模型或者纯用低阶的MA模型来解释，需要低阶的AR和低阶的MA模型混合来解释。也可以换个角度来思考，前面提到，任何一个时间序列都可以用纯粹的AR模型来刻画。但是偏自相关系数无穷阶后都不收敛于0，说明只能用一个高阶的AR来解释。但这样的话，阶数太高，待估参数太多了。
- 所以我们对这个高阶AR模型做分解，分解出一个低阶的AR模型和另一个特殊的高阶AR模型，其中分解出来的高阶AR模型恰好等价于一个低阶的MA模型。于是我们就可以用低阶的AR模型和低阶的MA模型来描述这个时间序列了，这就是ARMA模型。
由于没有具体的错误信息，无法得知具体问题所在，因此无法直接给出解决方案。建议将错误信息提供出来，并参考参考资料中的建模流程，逐步排除可能的问题。需要注意的是，在建模过程中，需要对非平稳的时间序列进行平稳化处理，可以通过差分来实现，同时需要注意模型的选择和参数的估计。以下是建模流程的参考代码：
% 读取数据
data = readtable('data.csv');
y = data.Value;
% 绘制时序图，查看序列的趋势、周期、噪声等特征
figure;
plot(y);
xlabel('Time');
ylabel('Value');
title('Time Series Data');
% 计算自相关系数和偏自相关系数，查看平稳性的特征
[acf, lags] = autocorr(y);
[pacf, lags] = parcorr(y);
% 绘制自相关函数图和偏自相关函数图
figure;
subplot(2,1,1);
stem(lags, acf);
xlabel('Lag');
ylabel('ACF');
title('Autocorrelation Function');
subplot(2,1,2);
stem(lags, pacf);
xlabel('Lag');
ylabel('PACF');
title('Partial Autocorrelation Function');
% 进行差分操作，使序列平稳化
diff_y = diff(y);
figure;
subplot(2,1,1);
plot(y);
xlabel('Time');
ylabel('Value');
title('Original Time Series Data');
subplot(2,1,2);
plot(diff_y);
xlabel('Time');
ylabel('Value');
title('Differenced Time Series Data');
% 识别模型，并进行参数估计
model = arima('ARLags',1,'MALags',1,'D',1);
[estmodel, estParamCov, logL, info] = estimate(model, y);
% 检验残差序列是否为白噪声序列
resid = infer(estmodel, y);
[h, p, stat] = lbqtest(resid);
% 使用模型进行预测
[Y, YMSE] = forecast(estmodel, 24);
UB = Y + 1.96*sqrt(YMSE);
LB = Y - 1.96*sqrt(YMSE);
% 绘制预测结果图
figure;
plot(y,'b');
hold on;
forecastDates = (datenum(data.Time(end))+1:datenum(data.Time(end))+24)';
forecastDates = datetime(forecastDates,'ConvertFrom','datenum');
plot(forecastDates,Y,'r','LineWidth',2);
xlabel('Date');
ylabel('Value');
title('Forecasted Time Series Data');
legend('Observed','Forecasted','95% Confidence Interval','Location','NorthWest');