网站页面大小,开鲁seo服务,办公管理系统oa,wordpress获取指定图片ARIMA模型ARIMA模型的全称是自回归移动平均模型#xff0c;是用来预测时间序列的一种常用的统计模型#xff0c;一般记作ARIMA(p,d,q)。ARIMA的适应情况ARIMA模型相对来说比较简单易用。在应用ARIMA模型时#xff0c;要保证以下几点#xff1a;时间序列数据是相对稳定的是用来预测时间序列的一种常用的统计模型一般记作ARIMA(p,d,q)。ARIMA的适应情况ARIMA模型相对来说比较简单易用。在应用ARIMA模型时要保证以下几点时间序列数据是相对稳定的总体基本不存在一定的上升或者下降趋势如果不稳定可以通过差分的方式来使其变稳定。非线性关系处理不好只能处理线性关系判断时序数据稳定基本判断方法稳定的数据总体上是没有上升和下降的趋势的是没有周期性的方差趋向于一个稳定的值。ARIMA数学表达ARIMA(p,d,q)其中p是数据本身的滞后数是AR模型即自回归模型中的参数。d是时间序列数据需要几次差分才能得到稳定的数据。q是预测误差的滞后数是MA模型即滑动平均模型中的参数。a) p参数与AR模型AR模型描述的是当前值与历史值之间的关系滞后p阶的AR模型可以表示为其中u是常数et代表误差。b) q参数与MA模型MA模型描述的是当前值与自回归部分的误差累计的关系滞后q阶的MA模型可以表示为其中u是常数et代表误差。c) d参数与差分一阶差分二阶差分d) ARIMA ARMAARIMA模型使用步骤获取时间序列数据观测数据是否为平稳的否则进行差分化为平稳的时序数据,确定d通过观察自相关系数ACF与偏自相关系数PACF确定q和p得到pdq后使用ARIMA(p,d,q)进行训练预测Python调用ARIMA#差分处理diff_series diff_series.diff(1)#一阶diff_series2 diff_series.diff(1)#二阶#ACF与PACF#从scipy导入包from scipy import statsimport statsmodels.api as sm#画出acf和pacfsm.graphics.tsa.plot_acf(diff_series)sm.graphics.tsa.plot_pacf(diff_series)#arima模型from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMAmodel ARIMA(train_data,order(p,d,q),freq)#freq是频率,根据数据填写arima model.fit()#训练print(arima)pred arima.predict(start,end)#预测总结以上就是这篇文章的全部内容了希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值谢谢大家对脚本之家的支持。如果你想了解更多相关内容请查看下面相关链接
