ARIMA-BP模型代码
时间: 2023-12-27 08:03:10 浏览: 60
ARIMA-BP模型是一种结合了自回归移动平均模型(ARIMA)和反向传播神经网络(BP)的模型。下面是一个简单的ARIMA-BP模型的代码示例:
```python
# 导入相关库
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA
from sklearn.neural_network import MLPRegressor
from sklearn.metrics import mean_squared_error
# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv', index_col=0, parse_dates=True)
# 定义ARIMA模型
arima_model = ARIMA(data, order=(1, 1, 1))
arima_result = arima_model.fit()
# 预测
arima_pred = arima_result.predict(start='2019-01-01', end='2019-12-31')
# 准备BP神经网络的输入和输出数据
X = np.array(data).reshape(-1, 1)
y = np.array(arima_pred)
# 定义BP神经网络
bp_model = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(10,), activation='relu', solver='adam', max_iter=5000, random_state=1)
bp_model.fit(X, y)
# 预测
bp_pred = bp_model.predict(X)
# 计算均方误差
mse = mean_squared_error(y, bp_pred)
# 可视化预测结果
plt.plot(arima_pred, label='ARIMA')
plt.plot(bp_pred, label='ARIMA-BP')
plt.legend()
plt.show()
```
在这个示例中,我们首先读取数据并使用ARIMA模型进行预测。然后,我们使用ARIMA预测结果作为BP神经网络的输入,并使用BP神经网络进行进一步的预测。最后,我们计算预测结果的均方误差,并将ARIMA和ARIMA-BP的预测结果可视化。