Out-of-sample forecast: forecasting for an observation that was not part of the data sample. ''' # Get forecast 500 steps ahead in future # 'steps': If an integer, the number of steps to forecast from the end of the sample. pred_uc = results.get_forecast(steps=500) # retun out-...
Arima real-time weather and 30 days forecast, also include air quality, precipitation, severe weather warning
最后,我们描述了如何利用季节性ARIMA时间序列模型来预测未来数据。 # 获取未来500步的预测pred_uc= results.get_forecast(steps=500)# 获取预测的置信区间pred_ci= pred_uc.conf_int() 我们可以使用此代码的输出来绘制时间序列并预测其未来值。 现在,我们所生成的预测和相关的置信区间都可以用于进一步了解时间序列并...
pred_dynamic.predicted_mean.plot(label='Dynamic Forecast', ax=ax) ax.fill_between(pred_dynamic_ci.index, pred_dynamic_ci.iloc[:, 0], pred_dynamic_ci.iloc[:, 1], color='k', alpha=.25) ax.fill_betweenx(ax.get_ylim(), pd.to_datetime('1998-01-01'), y.index[-1], alpha=.1,...
pred_uc = results.get_forecast(steps=500) # 获取预测的置信区间 pred_ci = pred_uc.conf_int() 我们可以使用此代码的输出来绘制时间序列并预测其未来值。 现在,我们所生成的预测和相关的置信区间都可以用于进一步了解时间序列并预测预期结果。我们的预测表明,时间序列预计将继续稳定增长。
# Get forecast 500 steps ahead in future # model = sm.tsa.statespace.SARIMAX(newdata, order=(1,2,1), seasonal_order=(1,1,1,12), enforce_stationarity=False, enforce_invertibility=False) #results = model.fit() pred_uc = results.get_forecast(steps=20) ...
pred_uc = results.get_forecast(steps=500) # 获取预测的置信区间 pred_ci = pred_uc.conf_int() 复制代码 1. 2. 3. 4. 5. 6. 我们可以使用此代码的输出来绘制时间序列并预测其未来值。 现在,我们所生成的预测和相关的置信区间都可以用于进一步了解时间序列并预测预期结果。我们的预测表明,时间序列预计...
pred_uc = results.get_forecast(steps=500) # 获取预测的置信区间 pred_ci = pred_uc.conf_int() 我们可以使用此代码的输出来绘制时间序列并预测其未来值。 现在,我们所生成的预测和相关的置信区间都可以用于进一步了解时间序列并预测预期结果。我们的预测表明,时间序列预计将继续稳定增长。
forecast = model_fit.get_forecast(steps=10) predicted = forecast.predicted_mean predicted.plot() plt.show() ``` ## 3.结语 本文介绍了ARIMA时间序列预测模型的基本概念,并通过Python代码示例展示了其使用方法。ARIMA模型的建立需要确定AR、I和MA的参数,并通过ACF和PACF图形进行选择。利用statsmodels库可以方便...
()pred_uc=results.get_forecast(steps=calendar.monthrange(datetime.now().year,datetime.now().month)[1]-datetime.now().day+1)pred_ci=pred_uc.conf_int()ax=ts.plot(label='observed',figsize=(12,5))pred_uc.predicted_mean.plot(ax=ax,label='Forecast')ax.fill_between(pred_ci.index,pred_...