SARIMA-LSTM代码

SARIMA-LSTM是一种时间序列预测方法，结合了SARIMA模型和LSTM模型的优点。具体来说，SARIMA模型是一种基于时间序列的统计模型，通过对历史数据进行分析建模，可以对未来的数据进行预测。而LSTM模型则是一种基于神经网络的模型，可以学习数据中的长期依赖关系。

SARIMA-LSTM的实现主要分为两个步骤：首先使用SARIMA模型对历史数据进行预测，然后将SARIMA的预测结果作为LSTM模型的输入，再对未来数据进行预测。

关于代码实现，可以参考以下步骤：

1. 导入所需的库和数据
2. 将时间序列数据转换为SARIMA所需的格式
3. 使用SARIMA模型对历史数据进行拟合和预测
4. 将SARIMA的预测结果作为LSTM模型的输入
5. 使用LSTM模型对未来数据进行预测
6. 输出预测结果

需要注意的是，SARIMA-LSTM方法需要对数据进行一些前处理，例如平稳化、差分等，以确保数据符合SARIMA模型的要求。同时，在使用LSTM模型时也需要进行参数调优和模型训练等操作。