arima模型预测气温

ARIMA模型是一种时间序列预测模型，可以用于预测气温等时间序列数据。下面是使用Python实现ARIMA模型预测气温的示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 读取气温数据
temp_data = pd.read_csv("temp.csv", index_col="date")
temp_data.index = pd.to_datetime(temp_data.index)
temp_data = temp_data.resample("D").mean().bfill()

# 分割训练集和测试集
train_size = int(len(temp_data) * 0.8)
train_data, test_data = temp_data[0:train_size], temp_data[train_size:len(temp_data)]

# 训练ARIMA模型
history = [x for x in train_data.values]
predictions = []
for t in range(len(test_data)):
    model = ARIMA(history, order=(5,1,0))
    model_fit = model.fit(disp=0)
    output = model_fit.forecast()
    yhat = output[0]
    predictions.append(yhat)
    obs = test_data.values[t]
    history.append(obs)
    print('predicted=%f, expected=%f' % (yhat, obs))

# 计算均方根误差
rmse = np.sqrt(mean_squared_error(test_data, predictions))
print('Test RMSE: %.3f' % rmse)

# 绘制预测结果和真实值
plt.plot(test_data)
plt.plot(predictions, color='red')
plt.show()

在示例代码中，我们首先读取气温数据，然后将数据分割为训练集和测试集。接着，使用ARIMA模型对训练集进行训练，并且在测试集上进行预测。最后，计算预测结果和真实值之间的均方根误差，并且绘制预测结果和真实值的对比图。

需要注意的是，ARIMA模型对于时间序列数据的平稳性要求比较严格，如果数据不平稳，需要进行差分处理或者对数处理等方法来降低数据的非平稳性。此外，ARIMA模型还有一些超参数需要调整，例如p、d和q等，需要根据具体问题进行调参。