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：
- 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
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
免责声明：本站文章均来自网站采集或用户投稿，网站不提供任何软件下载或自行开发的软件！ 如有用户或公司发现本站内容信息存在侵权行为，请邮件告知！ 858582#qq.com
《魔兽世界》大逃杀！60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线
暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容，新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线，届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。
艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕，并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时，他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中，玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动，其中包含极高的风险和史诗级的奖励。
《强袭风暴》不是普通的战场，作为一个独立于主游戏之外的活动，玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》，不分职业、不分装备（除了你在赛局中捡到的），光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式，玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前，可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹，《巨龙崛起》和《魔兽世界：巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。