arima交通流量预测代码

下面是基于ARIMA模型的交通流量预测代码，需要安装`pandas`、`numpy`、`matplotlib`和`statsmodels`库。

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import statsmodels.api as sm

# 读取数据
data = pd.read_csv('traffic.csv', parse_dates=['date'], index_col='date')

# 数据预处理：缺失值填充和平滑
data = data.fillna(method='ffill')
data = data.resample('D').mean()

# 绘制原始数据
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(data)
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Traffic Volume')
plt.title('Original Traffic Data')
plt.show()

# ARIMA模型训练和预测
model = sm.tsa.ARIMA(data, order=(1, 1, 1)).fit()
pred = model.predict(start='2022-01-01', end='2022-01-07', dynamic=True)

# 绘制预测结果
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(data, label='Original Data')
plt.plot(pred, label='ARIMA Prediction')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Traffic Volume')
plt.title('Traffic Volume Prediction')
plt.legend()
plt.show()

其中，`traffic.csv`是包含交通流量数据的CSV文件。首先对数据进行预处理，然后使用ARIMA模型进行训练和预测，最后绘制原始数据和预测结果。需要注意的是，ARIMA模型需要调整`order`参数来达到更好的预测效果，这里仅使用`order=(1, 1, 1)`进行演示。