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Python时间序列处理之ARIMA模型的使用讲解

时间:2021-06-11 00:20     来源/作者:Reclusiveman

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:

Python时间序列处理之ARIMA模型的使用讲解

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:

Python时间序列处理之ARIMA模型的使用讲解

其中u是常数,et代表误差。

c) d参数与差分

一阶差分:

Python时间序列处理之ARIMA模型的使用讲解

二阶差分:

Python时间序列处理之ARIMA模型的使用讲解

d) arima = ar+ma

Python时间序列处理之ARIMA模型的使用讲解

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

Python时间序列处理之ARIMA模型的使用讲解

  • 得到p,d,q后使用arima(p,d,q)进行训练预测

python调用arima

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#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,谢谢大家对服务器之家的支持。如果你想了解更多相关内容请查看下面相关链接

原文链接:https://blog.csdn.net/qq_40707407/article/details/81917061

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