此时需要指定p、d、q的值,以及外生变量。 model = SARIMAX(endog, exog=exog, order=(p, d, q)) results = model.fit(disp=False) 拟合模型的过程中,可能需要进行一些参数调整,以改善模型的拟合效果。 五、评估模型 在拟合模型后,评估其性能是确保其预测准确性的必要步骤。可以通过残差分析和模型性能指标(...
确定参数:使用AIC准则以及观察自相关图(ACF)和偏自相关图(PACF)。 代码构建 首先导入需要用到的Python包: AI检测代码解析 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from statsmodels.tsa.stattools import adfuller from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA from sklearn.prepr...
model_i= pf.ARIMAX(data=traindata,formula="EXP~CUR+CRR+D+Trade+Invest+Rate+Gov+Pro",ar=resultdf.arp[ii],ma=resultdf.mrq[ii],integ=0)try: modeli_fit= model_i.fit("MLE") bic=modeli_fit.bic EXP_pre= model.predict(h=testdata.shape[0],oos_data=testdata) mae=mean_absolute_error...
在Python中实现ARIMAX模型,可以按照以下步骤进行: 导入必要的Python库: 首先,需要导入用于时间序列分析和建模的相关库。常用的库包括pandas、numpy、statsmodels和matplotlib等。 python import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA from stat...
# 拟合ARIMAX模型model=sm.tsa.ARIMA(data['sales'],order=(1,1,1),exog=data[['temperature','holiday']])results=model.fit()print(results.summary()) 1. 2. 3. 4. 最后,我们可以使用拟合好的模型来进行预测。 AI检测代码解析 # 进行预测forecast=results.predict(start='2023-01-01',end='2023-...
model = MVLSTM(X_train_t.shape[2], 1, 128).cuda() opt = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) epoch_scheduler = torch.optim.lr_scheduler.StepLR(opt, 20, gamma=0.9) PLANT SML 解释 在这部分,我们定性地分析变量和时间重要性的意义。图分别展示了在最佳超参数下训练期间的变量和时...
model = MVLSTM(X_train_t.shape[2], 1, 128).cuda() opt = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) epoch_scheduler = torch.optim.lr_scheduler.StepLR(opt, 20, gamma=0.9) PLANT SML 解释 在这部分,我们定性地分析变量和时间重要性的意义。图分别展示了在最佳超参数下训练期间的变量和时...
model = MVLSTM(X\_train\_t.shape\[2\], 1, 128).cuda()opt = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)epoch\_scheduler = torch.optim.lr\_scheduler.StepLR(opt, 20, gamma=0.9) PLANT SML 解释 在这部分,我们定性地分析变量和时间重要性的意义。图分别展示了在最佳超参数下训练期间的...
model_1.summary()方法可以输出模型的拟合的相关信息。 ## 可视化模型在训练集上的拟合情况 model.plot_fit(figsize=(10,5)) model.plot_fit()方法可以将在训练数据中模型的拟合情况进行可视化。可以发现在训练集上模型的拟合效果很好。 ## 可视化模型的在测试集上的预测结果 model.plot_predict(h=testdata.shap...
model = MVLSTM(X_train_t.shape[2], 1, 128).cuda() opt = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) epoch_scheduler = torch.optim.lr_scheduler.StepLR(opt, 20, gamma=0.9) PLANT SML 解释 在这部分,我们定性地分析变量和时间重要性的意义。图分别展示了在最佳超参数下训练期间的变量和时...