7. 构建ARIMA模型 使用确定的p, d, q值来构建ARIMA模型并进行拟合: fromstatsmodels.tsa.arima.modelimportARIMA model=ARIMA(data,order=(p,d,q))model_fit=model.fit()print(model_fit.summary()) 1. 2. 3. 4. 5. 8. 模型评估与预测 通过拟合模型后的残差分析与预测检验模型效果,并绘制预测图。 # ...
通过上述步骤,我们成功确定了ARIMA模型的order参数,并利用该模型进行了实际的时间序列预测。利用Python中的statsmodels等库,我们可以方便地进行时间序列分析,进一步探索数据背后的规律和趋势。随着模型的优化与调整,我们能够提升预测精度,应用于更复杂的场景中。 通过对数据的分析和ARIMA模型的应用,我们不仅能够深入理解时间序...
假设现在已经对一个时间序列进行了模式识别,确定为ARIMA(1,1,1)模型,并且完成了参数估计,即:Z(t)=1.5*Z(t-1)-2.1*Z(t-2)+a(t)-0.4*a(t-1),那么现在的问题是怎么利用得到的模型来进行预测呢,Z(t-1)和Z(t-2)可以直接通过时间序列中得到,但a(t)和a(t-1)怎么得到,书上就说了a(t)是均值为...
不同滞后期，结果是不一样的，很正常 你的问题很多，要结合数据一并给你回答才行的