model.fit()函数返回一个ARIMAResults对象,我们可以在这个对象上调用save()保存到文件模型并且之后可以使用load()来加载它。 from pandas import Series from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMAResults
from fbprophet import Prophet import ts_model_selection ##自己写的轮子,还没整理好,之后会放出来 df=pd.read_excel('.\\data\\tehr.xlsx') df['ds']=pd.to_datetime(df['ds']) df['logy']=np.log(df['y']) horizon,initial,period=30,1500,30 df_train_list,df_test_list=ts_model_select...
# 5 p，q定阶 from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA #一般阶数不超过length/10 pmax = i...
tsstart=robjects.IntVector((startyear,startquarter))rts=robjects.r['setRTS'](tsdata,tsstart)#构建R的ARIMA模型arimamodel=robjects.r['arima'](rts)#解析R的ARIMA模型modelInfo={}modelInfo['model']=arimamodelmodelInfo['series']=seriesmodelInfo['fitted']=pd.Series(list(arimamodel[list(robjects...
1#模型构建2print('---')3model= ARIMA(ndf, order=(1, 1, 2)).fit()4print(model.params)5print(model.summary()) 仅管之前进行了差分运算,但这里采用的是差分运算前的时间序列数据,只需要令ARIMA差分阶数的值即可,Python会自动运算差分! 六.模型后检验 6.1残差检验 残差检验是在统计学中经常用于检测线...
修改的arima_model代码 1 # Note: The information criteria add 1 to the number of parameters 2 # whenever the model has an AR or MA term since, in principle, 3 # the variance could be treated as a free parameter and restricted 4 # This code does not allow this, but it adds consistenc...
python作为科学计算的利器,当然也有相关分析的包:statsmodels中tsa模块,当然这个包和SAS、R是比不了,但是python有另一个神器:pandas!pandas在时间序列上的应用,能简化我们很多的工作。 环境配置 python推荐直接装Anaconda,它集成了许多科学计算包,有一些包自己手动去装还是挺费劲的。statsmodels需要自己去安装,这里我推荐...
model_1 = pm.auto_arima(df1.value, start_p=1, start_q=1, test='adf', max_p=3, max_q=3, m=1, d=None, seasonal=False, start_P=0, D=0, trace=True, error_action='ignore', suppress_warnings=True, stepwise=True)print(model_1.summary()) ...
Code Issues Pull requests 基于ARIMA时间序列的销量预测模型,实际预测准确率达90%以上,内含有测试记录和实际上线效果。 pythondata-sciencedatadata-miningdata-visualizationdata-analysisarimaarima-model UpdatedAug 17, 2019 Python Projetos de modelagem e previsão de séries temporal em linguagem Python e lingu...
ARIMA模型最重要的地方在于时序数据的平稳性。平稳性是要求经由样本时间序列得到的拟合曲线在未来的短时间内能够顺着现有的形态惯性地延续下去,即数据的均值、方差理论上不应有过大的变化。平稳性可以分为严平稳与弱平稳两类。严平稳指的是数据的分布不随着时间的改变而改变;而弱平稳指的是数据的期望与向关系数(即依...