ar_accuracy = forecast_accuracy(ar_predictions, test_ar) print("The AR model accuracy metrics:", ar_accuracy) # Calculate accuracy metrics for ARIMA model arima_accuracy = forecast_accuracy(arima_predictions, test_arima) print("The ARIMA model accuracy metrics:", arima_accuracy) # Additional me...
# 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・IP 属地四川...
# 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)...
import pandas as pd discfile='D:\\01181756gtu3\\chapter5\\demo\\data\\arima_data.xls' forecastunum=5 # 读取数据,指定日期列为指标,pandas自动将“日期”列识别为Datetime格式 data=pd.read_excel(discfile,index_col='日期') data 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 2.使用python自带的绘图库绘制时序图...
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 ...
最好的模型是差分为0,因为我们使用的是收益率数据,相对于已经采用了第一次对数差分来计算股票收益率。模型残差图结果与上面使用的ARMA模型基本相同。显然,ARIMA模型同样无法解释时间序列中的条件波动性。到这一步,时间序列的基本模型和建模步骤基本上大家已经熟知,下面利用模型的forecast()方法进行预测。
plt.plot(current_ARIMA, label='current_fit') plt.plot(future_ARIMA, label='forecast', marker='o', ms=3)iflower_seriesisnotNone:# plt.fill_between(lower_ARIMA.index, lower_ARIMA, upper_ARIMA,color='k', alpha=.15)passplt.title('Forecast vs Actuals %s'% title) ...
ARIMA模型(英语:Autoregressive Integrated Moving Average model),差分整合移动平均自回归模型,又称整合移动平均自回归模型(移动也可称作滑动),是时间序列预测分析方法之一。ARIMA(p,d,q)中,AR是“自回归”,p为自回归项数;MA为“滑动平均”,q为滑动平均项数,d为使之成为平稳序列所做的差分次数(阶数)。“差分”一...
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。
代码:使用ARIMA模型进行预测 # 在完整数据集上训练模型result = model.fit()# 未来3年预测result.predict(start = len(airline),end = (len(airline)-1) + 3 * 12,# 绘制预测值forecast.plot(legend = True) 输出: 趋势:趋势显示了长时间序列数据的总体方向。趋势可以是增加(向上),减少(向下)或水平(平稳...