本文选自《Python中的ARIMA模型、SARIMA模型和SARIMAX模型对时间序列预测》。 点击标题查阅往期内容 Python用RNN神经网络:LSTM、GRU、回归和ARIMA对COVID19新冠疫情人数时间序列预测数据分享|PYTHON用ARIMA ,ARIMAX预测商店商品销售需求时间序列数据Python用RNN神经网络:LSTM、GRU、回归和ARIMA对COVID19新冠疫情人数时间序列预测...
4. 模型拟合 使用statsmodels来拟合 SARIMA 模型。 fromstatsmodels.tsa.statespace.sarimaximportSARIMAX# 定义模型参数p,d,q=1,1,1# ARIMA 参数P,D,Q,S=1,1,1,12# 季节性参数# 拟合 SARIMA 模型model=SARIMAX(data,order=(p,d,q),seasonal_order=(P,D,Q,S))results=model.fit()# 打印模型摘要print...
AIC和BIC用于模型选择 残差分析:检查季节性残差的白噪声性质 6、具有外生回归量的季节性自回归积分移动平均(SARIMAX)模型 SARIMAX模型是SARIMA模型的进一步扩展,它允许在模型中包含外生变量(也称为协变量或回归量)。这使得模型能够考虑额外的解释变量对时间序列的影响。 数学表示 SARIMAX模型可以表示为: 其中,Z_t是外...
Python中的SARIMA实现 在Python中,我们可以使用statsmodels库来实现SARIMA模型。以下是一个示例代码,展示了如何应用SARIMA模型进行时间序列预测。 importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromstatsmodels.tsa.statespace.sarimaximportSARIMAXfromstatsmodels.graphics.tsaplotsimportplot_acf,plot_pacf# 生成示例...
但是最近发现sarima带季节性的差分移动自回归模型的效果,对于像AQI空气质量这种具有季节性因素的数据效果还不错。并且这也是很多本科生常用的模型,并且我的数据案例里面还没有这种做时间序列arima的数据案例,所以本次就临时写一个案例。 既然是写案例,就不会只做一个模型,而是从最开始的画图,平稳性检验,自相关系数图...
1、自回归模型(AR) 2、移动平均模型 (MA ) 3、自回归移动平均模型 (ARMA) 4、自回归综合移动平均模型 (ARIMA) 5、季节性自回归整合移动平均模型 (SARIMA) 6、具有外生回归量的季节性自回归整合移动平均模型 (SARIMAX) 7、向量自回归 (VAR) 8、向量自回归移动平均 (VARMA) 9、具有外源回归量的向量自回归...
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。 1.时间序列预测简介 时间序列是在定期的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...
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...
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(例如天气),每小时(例如:股票价格),分钟(例如:来电提示中...