ARIMA(1,1,2)(0,0,0)[0] intercept : AIC=34230.618, Time=0.56 sec ARIMA(2,1,1)(0,0,0)[0] intercept : AIC=33984.345, Time=0.43 sec ARIMA(3,1,2)(0,0,0)[0] intercept : AIC=33404.678, Time=0.91 sec ARIMA(3,1,1)(0,0,0)[0] intercept : AIC=34575.219, Time=0.37 sec ARI...
# 拟合模型model=pm.auto_arima(data['value'],# 替换为你的数值列seasonal=False,# 如果是季节性数据设置为Truestepwise=True,# 使用逐步搜索trace=True)# 显示拟合过程# 输出模型摘要print(model.summary()) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 5. 进行预测 现在我们可以使用拟合的模型进行预测。在这里,我们...
PS:自动化AUTO-ARIMA的比较 import pmdarima as pm # ## 自动搜索合适的参数 model = pm.auto_arima(df['GDP'].values, start_p=1, start_q=1, # p,q的开始值 max_p=12, max_q=12, # 最大的p和q d = 0, # 寻找ARMA模型参数 m=1, # 序列的周期 seasonal=False, # 没有季节性趋势 trac...
plt.legend(('原始观测值','预测值')) plt.xticks(list(range(0,203,10)),rotation=90) plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 代码结果: PS:自动化AUTO-ARIMA的比较 import pmdarima as pm # ## 自动搜索合适的参数 model = ...
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。ARIMA...
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。
拟合ARIMA模型:使用处理后的数据和我们先前步骤计算的参数值,拟合ARIMA模型 预测集上的预测值:预测未来价值 计算RMSE:为了检查模型的性能,使用验证集上的预测和实际值检查RMSE值 5.为什么我们需要Auto ARIMA? 虽然ARIMA是预测时间序列数据的一个非常强大的模型,但是数据准备和参数调整过程最终非常耗时。在实现ARIMA之前,...
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。
方法7:自回归移动平均模型(ARIMA) 后话 回到顶部 数据准备# 数据集(JetRail高铁的乘客数量)下载. 假设要解决一个时序问题:根据过往两年的数据(2012 年 8 月至 2014 年 8月),需要用这些数据预测接下来 7 个月的乘客数量。 import pandas as pd