fromstatsmodels.tsa.arima.modelimportARIMA# 定义模型model=ARIMA(data['value'],order=(p,d,q))model_fit=model.fit()# 输出模型摘要print(model_fit.summary()) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 7. 进行预测 模型训练完成后,我们可以进行未来数据的预测。 # 进行预测forecast=model_fit.forecast(steps=...
# 6 建立模型和预测 model = ARIMA(data, (p,1,q)).fit() #给出一份模型报告 model.summary2() #作为期5天的预测,返回预测结果、标准误差、置信区间。 model.forecast(5) 大学干货派 只为大学生提供干货内容 发布于 2024-01-28 09:42・四川...
# 自回归阶数p=2,差分阶数d=0,即数据不需要差分,移动平均阶数q=2 model = ARIMA(df["value"], order=(2,0,2)) result = model.fit() forecast = result.forecast(steps=13) plt.subplot(1,1,1) plt.plot(df.index, df["value"]) plt.plot(np.arange(len(df), len(df)+13), forecast) pl...
# 创建 ARIMA 模型model=ARIMA(data['value'],order=(1,1,1))# 选择p=1, d=1, q=1model_fit=model.fit()# 拟合模型 1. 2. 3. 注释:data['value']表示我们要预测的时间序列。order参数需要根据数据特性进行调节。 4. 进行预测 拟合模型后,我们可以进行未来数据的预测。 # 进行预测forecast=model_f...
1print('---')2#进行三步预测,并输出95%置信区间3steps=3#未来三期预测4forecast= model.get_forecast(steps=steps)5table=pd.DataFrame(forecast.summary_frame())67#print(table.iloc[1])8table.iloc[0]=table.iloc[0]+t_s[-1]9#print(table.iloc[0, 0])10foriinrange(steps-1):11table.iloc...
model.summary2()#生成一份模型报告model.forecast(5)#为未来5天进行预测, 返回预测结果, 标准误差, 和置信区间 利用模型向前预测的时期越长, 预测的误差就会越大,这是时间预测的典型特点。
model = ARIMA(data['value'], order=(p, d, q))model_fit = model.fit(disp=0)模型评估 print(model_fit.summary())预测与可视化 进行预测 forecast, stderr, conf_int = model_fit.forecast(steps=10)可视化预测结果与原始数据 import matplotlib.pyplot as plt plt.plot(data['value'])plt.plot(pd...
# rolling forecastsfor i in range(1, len(y)): # predict model = ARIMA(history, order=(1,1,0)) model_fit = model.fit() yhat = model_fit.forecast()[0] # invert transformed prediction predictions.append(yhat) # observation obs = y[i] history.append(obs)...
ARIMA模型的信息还可以参考这里:https://www.statsmodels.org/devel/generated/statsmodels.tsa.arima_model.ARIMAResults.html 在本教程中,您将了解如何使用Python为时间序列数据开发ARIMA模型。完成本教程后,您将了解: 1、关于ARIMA模型使用的参数和模型所做的假设。
3. Python：Python库实现ARIMA模型，如`statsmodels`和`scikit-learn`。这些库提供了灵活的API来构建和评估ARIMA模型。4. R语言：R提供了多种包来实现ARIMA模型，例如`forecast`包。5. TensorFlow：TensorFlow是一个开源的机器学习平台，它支持构建复杂的神经网络模型，包括用于时间序列预测的卷积神经网络（CNN）和循环...