fit <- hw(AirPassengers, seasonal="multiplicative")autoplot(fit)

时间: 2024-05-20 09:11:56 浏览: 105
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arima的matlab代码-ARIMA-And-Seasonal-ARIMA:ARIMA-And-Seasonal-ARIMA

这是 R 语言中使用 Holt-Winters 季节性分解模型对 AirPassengers 数据集进行预测，并使用 autoplot 函数进行可视化。具体来说，这个模型采用了乘法季节性分解方法，即将时间序列分解为趋势、季节性和残差三个部分，并采用乘法模型来建模季节性。最后，autoplot 函数可以将预测结果以可视化的形式呈现出来。
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帮我解释一下以下r语言的代码：fit1 <- Arima(ele_ts, order=c(3,1,1),seasonal=c(1,1,1))

这段R语言代码的作用是使用ARIMA模型对时间序列数据进行建模，并将建好的模型赋值给fit1。下面是对代码中各参数的解释： - ele_ts：要建模的时间序列数据，这个参数需要是一个R中的ts对象。 - order=c(3,1,1)：...

> model <- arima(yield1, order = c(1, 0, 1), seasonal = list(order = c(1, 0, 1), period = 12)) Error in arima(yield1, order = c(1, 0, 1), seasonal = list(order = c(1, : only implemented for univariate time series

这个错误提示表明arima()函数只能应用于单变量时间序列数据，而不能用于多变量数据。 在你的代码中，yield1可能是一个多变量时间序列，导致了这个错误。要使用arima()函数进行时间序列建模，你需要将数据转换...

decomposition <- seasonal_decompose(d, model = "additive")

decomposition <- seasonal_decompose(d, model = "additive" | "multiplicative") 其中： - d 是一个时间序列对象，通常是通过 ts() 函数创建的。 - model 参数指定分解模型，有两个选项： - ...

install.packages("tseries") install.packages("forecast") library(tseries) library(forecast) data(AirPassengers) # 时间序列分析 ts <- ts(AirPassengers, frequency = 12) # 绘制四种趋势图 # 线图 plot.ts(ts, main = "AirPassengers Time Series Plot", xlab = "Year", ylab = "Passengers") # 点图 plot.ts(ts, main = "AirPassengers Time Series Plot", xlab = "Year", ylab = "Passengers", pch = 20, col = "red") # 点线图 plot(ts, main = "AirPassengers Time Series Plot", xlab = "Year", ylab = "Passengers") lines(ts, col = "blue") # 区域图 plot(ts, main = "AirPassengers Time Series Plot", xlab = "Year", ylab = "Passengers", type = "n") polygon(c(time(ts),rev(time(ts))),c(2*sd(ts),rev(-2*sd(ts))),col="blue",border=NA) lines(ts) # 绘制季节性趋势图 decomposed_ts <- stl(ts, s.window = "periodic") plot(decomposed_ts$time.series[, "seasonal"], main = "Seasonal Trend of AirPassengers Time Series")（报错：> polygon(c(time(ts),rev(time(ts))),c(2*sd(ts),rev(-2*sd(ts))),col="blue",border=NA) Error in xy.coords(x, y, setLab = FALSE) : 'x'和'y'的长度不一样）

polygon(c(time(decomposed_ts$time.series[, "seasonal"]),rev(time(decomposed_ts$time.series[, "seasonal"]))),c(2*sd(decomposed_ts$time.series[, "seasonal"]), rev(-2*sd(decomposed_ts$time.series[, ...
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model <- arima(yield1, order = c(1，0，1),seaonal=list(order = c(1, 0, 1), period = 12)))这个语句为啥会发生报错

model <- arima(yield1, order = c(1, 0, 1), seasonal = list(order = c(1, 0, 1), period = 12)) 这样修改后的语句应该不会报错了。请注意，在R语言中使用正确的语法和符号非常重要，拼写错误或使用错误的...

ts_stl <- stl(d, s.window="periodic") Error in stl(d, s.window = "periodic") : 只允许单变量序列

这段代码使用的是R中的stl()函数，这是一个季节性分解（Seasonal Trend decomposition using Loess，STL）工具，通常用于分析时间序列数据并将其分解成趋势、季节性和残差三个部分。s.window = "periodic"选项...

trend = res.trend seasonal = res.seasonal residual = res.resid

- seasonal represents the seasonal or periodic fluctuations in the time series, such as monthly or yearly patterns. - residual represents the random or irregular fluctuations in the time series that ...

import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom statsmodels.tsa.api import ExponentialSmoothing# 读取数据data = pd.read_csv('car_sales.csv', index_col='Month', parse_dates=True)data.index.freq = 'MS'# 拆分训练集和测试集train = data.iloc[:-12]test = data.iloc[-12:]# 构建Holt-Winters季节性模型model = ExponentialSmoothing(train, trend='add', seasonal='add', seasonal_periods=12).fit()# 对测试集进行预测pred = model.forecast(12)# 绘制预测结果和实际值plt.figure(figsize=(10, 4))plt.plot(train.index, train.values, label='Training Data')plt.plot(test.index, test.values, label='Testing Data')plt.plot(pred.index, pred.values, label='Predicted Data')plt.title('Car Sales Forecast with Holt-Winters Model')plt.legend(loc='best')plt.show()我希望将前12个作为测试集，剩下的作为训练集，怎么改

seasonal_periods=12).fit() # 对测试集进行预测 pred = model.forecast(12) # 绘制预测结果和实际值 plt.figure(figsize=(10, 4)) plt.plot(train.index, train.values, label='Training Data') plt.plot(test....

fit3=Arima(ts,order=c(3,1,2),seasonal=list(order=c(0,1,1),period=12)) tsdiag(fit3)

根据你提供的代码，看起来你正在使用 R 语言中的 forecast 包中的 Arima 函数来拟合一个时间序列模型。具体来说，这个模型是一个 ARIMA(3,1,2) 模型，其中 3 表示自回归项的阶数，1 表示时间序列需要进行一阶差分以...

fit4=Arima(ts,order=c(5,1,2),seasonal=list(order=c(0,1,1),period=12))

- seasonal：ARIMA模型的季节性部分的阶数和周期长度，其中order是指季节性MA部分的阶数和季节性差分的阶数，period是指季节性的周期长度，这里是12个月。 此代码将创建一个ARIMA（5,1,2）x（0,1,1）12模型，...

fit3=Arima(ts,order=c(3,0,2),seasonal=list(order=c(0,1,0),period=24))没有趋势的话order选什么

如果时间序列数据没有趋势，可以尝试使用ARMA模型。在ARMA模型中，AR是自回归，MA是移动平均。ARMA(p,q)模型适用于平稳时间序列数据，其中p表示自回归项的阶数，q表示移动平均项的阶数。如果数据具有季节性，可以...

x.fit3=Arima(ts,order=c(3,1,2),seasonal=list(order=c(0,1,1),period=12))这里面order是什么

在ARIMA模型中，order参数指定了非季节性部分的AR、差分和MA的阶数，其格式为order=(p, d, q)，其中： - p表示非季节性部分的自回归阶数（AR order） ...而seasonal参数指定了季节性部分的阶数和周期。

data['time'] = pd.to_datetime(data['time'], format='%Y-%m') data['xiaoliang'] = data['xiaoliang'].astype(int) data = data.set_index('time') data = data.sort_index() print(data) plt.plot(data.index, data['xiaoliang']) # 设置图表标题和轴标签 plt.title("时间序列折线图") plt.xlabel("时间") plt.ylabel("数值") # 显示图表 plt.show() #model = Holt(data).fit() #model=ExponentialSmoothing(data,trend='add',seasonal='add',seasonal_periods=12).fit() model = auto_arima(data, seasonal=True) # 预测未来销量 #forecast = model.forecast(12) forecast = model.predict(n_periods=6) print(forecast) # 绘制预测结果和原始数据的图像 plt.plot(data, label='Original Data') plt.plot(forecast, label='Forecasted Data') plt.legend() plt.show()请将这段代码改为线性模型

model.fit(np.arange(len(train_data)).reshape(-1, 1), train_data['xiaoliang']) # 预测未来销量 forecast = model.predict(np.arange(len(data), len(data)+6).reshape(-1, 1)) forecast = pd.Series(forecast, ...

seasonal = list(order = c(P, D, Q)PDQ什么意思

fit <- arima(x, order = c(p, d, q), seasonal = list(order = c(P, D, Q), period = m)) 其中，m表示季节性周期。例如，拟合一个ARIMA(2,1,1)(1,1,1)12模型，可以使用以下代码： R fit <- arima(x, order...

data['time'] = pd.to_datetime(data['time'], format='%Y-%m') data['xiaoliang'] = data['xiaoliang'].astype(int) data = data.set_index('time') #data = data.sort_index() print(data) model = sm.tsa.ExponentialSmoothing(data, trend='add', seasonal='add', seasonal_periods=12).fit() forecast = model.forecast(12)哪里出了问题，导致预测的是过去的值

model = sm.tsa.ExponentialSmoothing(ts_data, trend='add', seasonal='add', seasonal_periods=12).fit() forecast = model.forecast(12) 在这里，我们将 xiaoliang 列提取出来，作为 Series 类型的时间...

data['time'] = pd.to_datetime(data['time'], format='%Y-%m') data['xiaoliang'] = data['xiaoliang'].astype(int) data = data.set_index('time') data = data.sort_index() print(data) model = sm.tsa.ExponentialSmoothing(data, trend='add', seasonal='add', seasonal_periods=12).fit() forecast = model.forecast(12)请将这个修改成线性模型，可以适用于极少数据的模型，比如只有两个数据

将这段代码修改为适用于只有两个数据的线性模型，可以参考以下示例代码： python import pandas as pd import numpy as np # 输入数据 data = pd.DataFrame({'time': ['2021-01', '2021-02'], 'xiaoliang': [10...

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