ARIMA交通量预测实例

下面我将为您提供一个ARIMA交通量预测的实例。这个实例将使用Python中的pandas和statsmodels库来完成。

首先，我们需要导入必要的库。代码如下：

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

接下来，我们需要加载交通量数据集。这里我们使用了一个名为“Traffic Volume Prediction”的数据集，其中包含了芝加哥市的一条高速公路上每小时的交通量数据。

df = pd.read_csv('traffic_volume.csv')
print(df.head())

接着，我们需要将数据集中的时间列转化为时间戳格式，并将其设置为数据集的索引。

df['date_time'] = pd.to_datetime(df['date_time'])
df.set_index('date_time', inplace=True)

为了更好地理解数据集，我们可以绘制它的时序图。

plt.figure(figsize=(15,5))
plt.plot(df)
plt.title('Hourly Traffic Volume')
plt.show()

接下来，我们需要将数据集拆分为训练集和测试集。这里我们使用了前80%的数据作为训练集，剩余的20%作为测试集。

train_size = int(len(df) * 0.8)
train, test = df.iloc[:train_size], df.iloc[train_size:]

现在，我们可以使用ARIMA模型来进行交通量预测。ARIMA模型的参数通常由三个部分组成：p，d和q。其中，p是自回归项，d是差分项，q是移动平均项。我们可以使用自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）来确定这些参数的值。

from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf

plot_acf(train)
plt.show()

plot_pacf(train)
plt.show()

根据ACF和PACF的图像，我们可以得出p=2，d=1，q=2的值。

接下来，我们可以使用ARIMA模型来进行交通量预测。

model = ARIMA(train, order=(2,1,2))
results = model.fit()

现在，我们可以使用模型来进行预测，并将结果绘制在图表上。

plt.figure(figsize=(15,5))
plt.plot(test)
plt.plot(results.predict(start=len(train), end=len(df)-1), color='red')
plt.title('Hourly Traffic Volume Prediction')
plt.show()

最后，我们可以使用均方根误差（RMSE）来评估我们的模型的预测精度。

from sklearn.metrics import mean_squared_error

rmse = np.sqrt(mean_squared_error(test, results.predict(start=len(train), end=len(df)-1)))
print('RMSE:', rmse)

这就是一个简单的ARIMA交通量预测实例。