Python时间序列处理之ARIMA模型的使用讲解-创新互联

ARIMA模型

十载的观山湖网站建设经验，针对设计、前端、开发、售后、文案、推广等六对一服务，响应快，48小时及时工作处理。营销型网站的优势是能够根据用户设备显示端的尺寸不同，自动调整观山湖建站的显示方式，使网站能够适用不同显示终端，在浏览器中调整网站的宽度，无论在任何一种浏览器上浏览网站，都能展现优雅布局与设计，从而大程度地提升浏览体验。创新互联建站从事“观山湖网站设计”,“观山湖网站推广”以来，每个客户项目都认真落实执行。

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：

• 时间序列数据是相对稳定的，总体基本不存在一定的上升或者下降趋势，如果不稳定可以通过差分的方式来使其变稳定。
• 非线性关系处理不好，只能处理线性关系

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

• 获取时间序列数据
• 观测数据是否为平稳的，否则进行差分，化为平稳的时序数据,确定d
• 通过观察自相关系数ACF与偏自相关系数PACF确定q和p

• 得到p，d，q后使用ARIMA(p,d,q)进行训练预测

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

另外有需要云服务器可以了解下创新互联scvps.cn，海内外云服务器15元起步，三天无理由+7*72小时售后在线，公司持有idc许可证，提供“云服务器、裸金属服务器、高防服务器、香港服务器、美国服务器、虚拟主机、免备案服务器”等云主机租用服务以及企业上云的综合解决方案，具有“安全稳定、简单易用、服务可用性高、性价比高”等特点与优势，专为企业上云打造定制，能够满足用户丰富、多元化的应用场景需求。

本文标题：Python时间序列处理之ARIMA模型的使用讲解-创新互联
链接分享：http://6mz.cn/article/dsgopo.html