Fit ARIMA: order=(1, 0, 1) seasonal_order=(1, 1, 1, 12); AIC=557.501, BIC=577.046, Fit time=3.687 seconds (...TRUNCATED...) Fit ARIMA: order=(3, 0, 0) seasonal_order=(1, 1, 1, 12); AIC=554.570, BIC=577.372, Fit time=2.431 seconds Fit ARIMA: order=(3, 0, 0) seaso...
# 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)...
使用ARIMA模型,您可以使用序列过去的值预测时间序列 在本文中,我们从头开始构建了一个最佳ARIMA模型,并将其扩展到Seasonal ARIMA(SARIMA)和SARIMAX模型。 时间序列预测简介 时间序列是在定期时间间隔内记录度量的序列。 根据频率,时间序列可以是每年(例如:年度预算),每季度(例如:支出),每周(例如:销售数量),每天(例如天...
filename = r'D:\datasets\arima_data.xls' data = pd.read_excel(filename, index_col = u'日期') #画出时序图 import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] #定义使其正常显示中文字体黑体 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #用来正常显示表示负号 ...
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 这个是statsmodels里面的一个包,不同于机器学习 2.导入数据 代码如下(示例): df = pd.read_excel(r'C:\Users\lidongming\Desktop\数据大赛数据\xgboost\时间序列.xlsx',index_col='指标名称') ...
ARIMA是'Auto Regressive Integrated Moving Average'的简称。 ARIMA是一种基于时间序列历史值和历史值上的预测误差来对当前做预测的模型。 ARIMA整合了自回归项AR和滑动平均项MA。 ARIMA可以建模任何存在一定规律的非季节性时间序列。 如果时间序列具有季节性,则需要使用SARIMA(Seasonal ARIMA)建模,后续会介绍。
data.index = time_series “` 3. 定阶 使用自相关图(ACF)和偏自相关图(PACF)来确定ARIMA模型的参数,即AR、I和MA的阶数。可以使用`plot_acf()`和`plot_pacf()`函数进行绘制,并根据图形特征选择合适的参数。 4. 建模与拟合 根据定阶结果来进行ARIMA模型的建模,并使用`fit()`函数拟合数据。
ARIMA是'Auto Regressive Integrated Moving Average'的简称。 ARIMA是一种基于时间序列历史值和历史值上的预测误差来对当前做预测的模型。 ARIMA整合了自回归项AR和滑动平均项MA。 ARIMA可以建模任何存在一定规律的非季节性时间序列。 如果时间序列具有季节性,则需要使用SARIMA(Seasonal ARIMA)建模,后续会介绍。
summary()) # 进行预测 forecast = results.forecast(steps=10) forecast_df = pd.DataFrame(forecast, index=np.arange(len(df), len(df)+10), columns=['Y1_forecast', 'Y2_forecast']) # 绘制预测结果 plt.figure(figsize=(10, 5)) plt.plot(df['Y1'], label='Y1', color='blue') plt....
# 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