时间序列ARIMA预测

model = estimate(model, trainData, 'Criterion', 'AIC', 'Display', 'off')出现报错：
Criterion' 为无法识别的参数。 有关有效的名称-值对参数列表，请参阅 此函数 的文档。

代码部分

data = [11.6,
        10.6,
        10.6,
        12.1,
        11.1,
        11.5,
        11.4,
        11.8,
        11.7,
        13.2,
        11.5,
        11.4,
        11,
       ];

trainData = data(1:end-1);
testData = data(end);

% 创建一个ARIMA模型对象
model = arima();

% 使用estimate函数选择ARIMA模型的阶数
**model = estimate(model, trainData, 'Criterion', 'AIC', 'Display', 'off');
**
% 获取选择的模型的阶数
p = model.NumAR; % 自回归阶数
d = model.Degree; % 差分阶数
q = model.NumMA; % 移动平均阶数

% 使用arima函数构建ARIMA模型
estimatedModel = arima(p, d, q);

% 估计模型参数
estimatedModel = estimate(estimatedModel, trainData);

% 使用模型进行未来一年的预测
forecastedValues = forecast(estimatedModel, 1);

% 打印预测结果
disp(forecastedValues);

% 可视化展示
years = 2010:2023;
figure;
hold on;
plot(years(1:end-1), data, 'b-', 'LineWidth', 1.5); % 去除最后一个年份
plot(years(end), forecastedValues, 'ro', 'MarkerSize', 8); % 绘制预测结果的数据点
plot([years(end), years(end)+1], [data(end), forecastedValues], 'r--', 'LineWidth', 1.5); % 修改绘制范围
legend('历史年均温', '预测结果');
xlabel('年份');
ylabel('年均温（℃）');
title('年均温预测');

% 设置横轴刻度和标签
xticks(years);
xticklabels(years);
hold off;

【以下回答由 GPT 生成】

问题分析：

根据报错信息以及代码，可以看出报错是因为'Criterion'参数不被识别。estimate函数接受的可选参数包括'Criterion'、'Display'等，但是在Matlab中，'Criterion'参数已经不再被支持。因此，报错是因为使用了不再被支持的参数。

解决方案：

要解决这个问题，需要将代码中的'Criterion'参数去掉，并将其相应的功能调整到其他位置。具体步骤如下：

1. 将原代码中的两个estimate函数调用中的'Criterion'参数去掉。

```matlab % 修改前 model = estimate(model, trainData, 'Criterion', 'AIC', 'Display', 'off');

% 修改后 model = estimate(model, trainData, 'Display', 'off'); ```

1. 使用aic函数对不同的ARIMA模型进行准则比较，选择AIC值最小的模型。

```matlab % 创建一个存储模型和对应AIC值的数组 models = {}; aics = [];

% 使用for循环对不同的ARIMA模型进行训练并计算AIC值 for p = 0:3 for d = 0:1 for q = 0:3 try % 创建ARIMA模型 model = arima(p, d, q);

               % 估计模型参数
               model = estimate(model, trainData, 'Display', 'off');

               % 计算AIC值
               aic = aic(model.LogLikelihood, length(trainData));

               % 将模型和对应AIC值存储到数组中
               models{end+1} = model;
               aics = [aics; aic];
           catch
               continue;
           end
       end
   end

end

% 找出AIC值最小的模型的索引 [~, index] = min(aics);

% 获取AIC值最小的模型 bestModel = models{index}; ```

1. 使用选出的最佳模型进行后续操作，包括参数估计和预测等。

```matlab % 使用选出的最佳模型进行参数估计 estimatedModel = estimate(bestModel, trainData);

% 使用模型进行未来一年的预测 forecastedValues = forecast(estimatedModel, 1); ```

1. 最后，根据需要绘制预测结果的图像。

```matlab % 可视化展示 years = 2010:2023; figure; hold on; plot(years(1:end-1), data, 'b-', 'LineWidth', 1.5); % 去除最后一个年份 plot(years(end), forecastedValues, 'ro', 'MarkerSize', 8); % 绘制预测结果的数据点 plot([years(end), years(end)+1], [data(end), forecastedValues], 'r--', 'LineWidth', 1.5); % 修改绘制范围 legend('历史年均温', '预测结果'); xlabel('年份'); ylabel('年均温（℃）'); title('年均温预测');

% 设置横轴刻度和标签 xticks(years); xticklabels(years); ```

通过以上步骤，可以解决'Criterion'参数无法识别的问题，并成功运行预测模型。

注意：

以上代码以Matlab为例，如果使用其他编程语言，可以根据对应的语法和函数进行相应的调整。