用python实现arima
时间: 2023-07-12 16:59:57 浏览: 42
在 Python 中,可以使用 `statsmodels` 模块来实现 ARIMA 模型。下面是一个简单的 ARIMA 模型的实现示例:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA
# 读入时间序列数据
data = pd.read_csv('data.csv', index_col='date', parse_dates=True)
# 设定 ARIMA 模型的阶数
p = 2 # 自回归阶数
d = 1 # 差分阶数
q = 1 # 移动平均阶数
# 拟合 ARIMA 模型
model = ARIMA(data, order=(p, d, q)).fit()
# 模型检验和预测
resid = model.resid # 残差
forecast = model.forecast(steps=10) # 预测未来 10 个时间点的值
# 可视化结果
plt.plot(data, label='Original')
plt.plot(model.fittedvalues, color='red', label='Fitted')
plt.plot(forecast[0], color='green', label='Forecast')
plt.legend(loc='best')
plt.show()
```
其中,`data` 是一个时间序列数据,`p`、`d`、`q` 是 ARIMA 模型的阶数,`model` 是拟合后的 ARIMA 模型对象,`resid` 是模型的残差,`forecast` 是预测未来 10 个时间点的值。最后,使用 `matplotlib` 库可视化结果。