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python arima模型 Python时间序列处理之ARIMA模型的使用讲解

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ARIMA模型

ARIMA模型的全称是自回归移动平均模型,是用来预测时间序列的一种常用的统计模型,一般记作ARIMA(p,d,q)。

ARIMA的适应情况

ARIMA模型相对来说比较简单易用。在应用ARIMA模型时,要保证以下几点:

判断时序数据稳定

基本判断方法:稳定的数据,总体上是没有上升和下降的趋势的,是没有周期性的,方差趋向于一个稳定的值。

ARIMA数学表达

ARIMA(p,d,q),其中p是数据本身的滞后数,是AR模型即自回归模型中的参数。d是时间序列数据需要几次差分才能得到稳定的数据。q是预测误差的滞后数,是MA模型即滑动平均模型中的参数。

a) p参数与AR模型

AR模型描述的是当前值与历史值之间的关系,滞后p阶的AR模型可以表示为:

其中u是常数,et代表误差。

b) q参数与MA模型

MA模型描述的是当前值与自回归部分的误差累计的关系,滞后q阶的MA模型可以表示为:

其中u是常数,et代表误差。

c) d参数与差分

一阶差分:

二阶差分:

d) ARIMA = AR+MA

ARIMA模型使用步骤

Python调用ARIMA

#差分处理
diff_series = diff_series.diff(1)#一阶
diff_series2 = diff_series.diff(1)#二阶
#ACF与PACF
#从scipy导入包
from scipy import stats
import statsmodels.api as sm
#画出acf和pacf
sm.graphics.tsa.plot_acf(diff_series)
sm.graphics.tsa.plot_pacf(diff_series)
#arima模型
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA
model = ARIMA(train_data,order=(p,d,q),freq='')#freq是频率,根据数据填写
arima = model.fit()#训练
print(arima)
pred = arima.predict(start='',end='')#预测

总结

以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,谢谢大家对的支持。如果你想了解更多相关内容请查看下面相关链接

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