python时间序列模式识别(Python时间序列处理之ARIMA模型的使用讲解)
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时间:2021-10-24 10:54:32 python时间序列模式识别
Python时间序列处理之ARIMA模型的使用讲解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,谢谢大家对开心学习网的支持。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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