python sarima模型预测

在Python中，SARIMA（Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average）模型是一种用于时间序列数据预测的统计模型，它是自回归整合滑动平均模型（ARIMA）的季节性版本。它结合了AR、I（差分）和MA部分，可以处理非平稳的时间序列数据，并考虑了周期性的季节效应。

要使用SARIMA模型进行预测，通常需要通过`statsmodels`库中的` SARIMAX `函数。下面是一个简单的步骤概述：

1. **加载库**：首先导入所需的库，如`pandas`, `numpy`, 和 `statsmodels`.

import pandas as pd
import numpy as np
from statsmodels.tsa.statespace.sarimax import SARIMAX

2. **数据预处理**：读取数据并处理缺失值、异常值，以及将数据转化为时间序列格式。

df = pd.read_csv('your_data.csv')
df['date_column'] = pd.to_datetime(df['date_column'])
data = df.set_index('date_column')['target_column'].values

3. **模型选择与拟合**：确定(p,d,q)、P,D,Q的参数（AR, I, MA及季节性部分），然后拟合模型。

model = SARIMAX(data, order=(p, d, q), seasonal_order=(P, D, Q, s))
results = model.fit()

4. **模型诊断**：检查残差和模型稳定性。

results.plot_diagnostics(figsize=(15, 8))

5. **预测**：使用训练好的模型进行未来值预测。

forecast, stderr, conf_int = results.get_forecast(steps=horizon)

6. **结果评估**：比较预测值与实际值，计算误差等指标。