[[lb],[p]]=statsmodels.stats.diagnostic.acorr_ljungbox(data['CWXT_DB:184:D:\\'], lags=1) ValueError: too many values to unpack (expected 1)

时间: 2024-01-16 13:02:33 浏览: 34
这个错误说明你尝试解包(unpack)的值过多,而你只提供了一个变量去接收它们。这个错误可能会出现在变量个数不匹配的情况下。 在这个具体的问题中,`statsmodels.stats.diagnostic.acorr_ljungbox()` 函数的返回值包含两个值,你需要使用两个变量去接收它们。例如: ```python lb, p = statsmodels.stats.diagnostic.acorr_ljungbox(data['CWXT_DB:184:D:\\'], lags=1) ``` 这样就可以将 `lb` 和 `p` 分别接收函数返回的两个值了。
相关问题

[[lb],[p]]=acorr_ljungbox(data['CWXT_DB:184:D:\\'].diff().dropna(),lags=1)报错

这个错误可能是因为你没有正确导入所需的库,或者是因为你使用的数据不正确,导致计算出现问题。 首先,你需要确保已经正确导入了所需的库,如下所示: ```python import numpy as np import pandas as pd from statsmodels.stats.diagnostic import acorr_ljungbox ``` 然后,你需要确保你使用的数据格式正确,例如它是一个 `pandas` 的 DataFrame,且数据列名正确。另外,你还需要注意,`acorr_ljungbox` 函数的第二个参数 `lags` 是一个整数,表示要计算的滞后阶数。 如果以上两个方面都没有问题,你可以尝试检查你的数据是否存在缺失值或异常值,因为这可能会影响计算结果。你可以使用 `data.isnull().sum()` 来检查数据中是否有缺失值。另外,你可以使用其他统计方法来检测异常值,例如箱线图等。

#-*- coding: utf-8 -*- #模型检验 import pandas as pd #参数初始化 discfile = 'C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\chapter11\\demo\\data\\discdata_processed.xls' lagnum = 12 #滞后阶数 data = pd.read_excel(discfile, index_col = 'COLLECTTIME') data = data.iloc[: len(data)-5] #不使用最后5个数据 xdata = data['CWXT_DB:184:D:\\'] from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA #建立ARIMA(0,1,1)模型 arima = ARIMA(xdata, order=(0, 1, 1)).fit() #建立并训练模型 xdata_pred = arima.predict(typ = 'levels') #预测 pred_error = (xdata_pred - xdata).dropna() #计算残差 print("预测值",xdata_pred) print("计算残差:",pred_error) from statsmodels.stats.diagnostic import acorr_ljungbox #白噪声检验 p= acorr_ljungbox(pred_error, lags = lagnum) print("p的值为:",p) m = p.iloc[:,1].sum() print("m的值为:",m) h = (m < 0.05) #p值小于0.05,认为是非白噪声。 if h > 0: print(u'模型ARIMA(0,1,1)不符合白噪声检验') else: print(u'模型ARIMA(0,1,1)符合白噪声检验')程序解读

这段程序的功能是进行ARIMA模型检验,包括建立ARIMA模型、预测、计算残差、白噪声检验,判断模型是否符合白噪声检验。 程序的具体步骤如下: 1. 导入需要的库,包括pandas、ARIMA、acorr_ljungbox等。 2. 定义数据文件路径和滞后阶数。 3. 读取数据文件,并删除最后5个数据,保留前面的数据。 4. 选取需要分析的数据列,即'CWXT_DB:184:D:\\'。 5. 建立ARIMA(0,1,1)模型,并训练模型。 6. 利用训练好的模型进行预测,并计算预测值和残差。 7. 进行白噪声检验,计算p值。 8. 对p值进行求和,得到m值。 9. 判断m值是否小于0.05,若是,则模型不符合白噪声检验,否则符合。 10. 打印输出检验结果。 需要注意的是,程序中的数据文件路径和数据列名需要根据实际情况进行修改。另外,程序中的ARIMA模型阶数和白噪声检验的滞后阶数也可以根据实际需求进行修改。

相关推荐

import itertools import warnings import pandas as pd import numpy as np import statsmodels.api as sm from datetime import datetime from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf from statsmodels.stats.diagnostic import acorr_ljungbox from sklearn.model_selection import train_test_split data = pd.read_csv('data.csv', parse_dates=['x'], index_col='x') train_data1, test_data = train_test_split(data1, test_size=0.3, shuffle=False) data['lag1'] = data['y'].shift(1) data['lag2'] = data['y'].shift(2) data['lag3'] = data['y'].shift(3) data['lag4'] = data['y'].shift(4) data['lag5'] = data['y'].shift(5) data['lag6'] = data['y'].shift(6) data['lag7'] = data['y'].shift(7) data.dropna(inplace=True) train_data, test_data1 = train_test_split(data, test_size=0.3, shuffle=False) g=int(input("输入P的峰值: ")) h=int(input("输入D的峰值: ")) i=int(input("输入Q的峰值: ")) p = range(0, g) d = range(0, h) q = range(0, i) pdq = list(itertools.product(p, d, q)) best_pdq = None best_aic = np.inf for param in pdq: model = sm.tsa.ARIMA(data['y'], exog=data[['lag1', 'lag2', 'lag3', 'lag4', 'lag5', 'lag6', 'lag7']], order=param) results = model.fit() aic = results.aic if aic < best_aic: best_pdq = param best_aic = aic a=best_pdq[0] b=best_pdq[1] c=best_pdq[2] model = ARIMA(data['y'], exog=data[['lag1', 'lag2', 'lag3', 'lag4', 'lag5', 'lag6', 'lag7']], order=(a,b,c)) results = model.fit() max_lag = model.k_ar model_fit = model.fit() resid = model_fit.resid lb_test = acorr_ljungbox(resid) p_value=round(lb_test['lb_pvalue'][max_lag],4) if p_value>0.05: forecast = results.forecast(steps=1, exog=data[['lag1', 'lag2', 'lag3', 'lag4', 'lag5', 'lag6', 'lag7']].iloc[-1:]) # 输出预测值 forecast.index[0].strftime('%Y-%m') print("下个月的预测结果是",round(forecast[0])) else: print('输入的数据不适合使用arima模型进行预测分析,请尝试其他模型'),如何添加检测预测准确率的python代码

最新推荐

recommend-type

802.1ag_802.3ah_Y.1731_以太网OAM笔记

Flags字段包含状态位,Additional diagnostic information可能通过Event Notification OAMPDU发送。主要的Flag包括:Critical Event(critical event has occurred),Dying Gasp(unrecoverable local failure ...
recommend-type

基于stm32+FreeRTOS+ESP8266的实时天气系统

【作品名称】:基于stm32+FreeRTOS+ESP8266的实时天气系统 【适用人群】:适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【项目介绍】:项目简介 基于stm32F407+FreeRTOS+ESP8266的实时气象站系统,通过物联网技术实时读取天气情况,温度以及自带了一个计时功能。 所需设备 stm32F407,淘晶驰串口屏,ESP8266; 串口屏连接串口3,ESP8266连接串口2,串口1用于打印状态。 实现过程 通过对ESP8266发送AT指令,从服务器读取天气的json数据,然后通过cJSON解码数据,最后FreeRTOS对任务进行管理(FreeRTOS和cJSON有冲突,需要将cJSON申请内存空间的函数替换成FreeRTOS申请内存的函数,每次解码后,一定要释放内存,否则解码会卡死,而且需要把Heap_size设置稍微大一点,推荐设置为4096)
recommend-type

基于嵌入式ARMLinux的播放器的设计与实现 word格式.doc

本文主要探讨了基于嵌入式ARM-Linux的播放器的设计与实现。在当前PC时代,随着嵌入式技术的快速发展,对高效、便携的多媒体设备的需求日益增长。作者首先深入剖析了ARM体系结构,特别是针对ARM9微处理器的特性,探讨了如何构建适用于嵌入式系统的嵌入式Linux操作系统。这个过程包括设置交叉编译环境,优化引导装载程序,成功移植了嵌入式Linux内核,并创建了适合S3C2410开发板的根文件系统。 在考虑到嵌入式系统硬件资源有限的特点,通常的PC机图形用户界面(GUI)无法直接应用。因此,作者选择了轻量级的Minigui作为研究对象,对其实体架构进行了研究,并将其移植到S3C2410开发板上,实现了嵌入式图形用户界面,使得系统具有简洁而易用的操作界面,提升了用户体验。 文章的核心部分是将通用媒体播放器Mplayer移植到S3C2410开发板上。针对嵌入式环境中的音频输出问题,作者针对性地解决了Mplayer播放音频时可能出现的不稳定性,实现了音乐和视频的无缝播放,打造了一个完整的嵌入式多媒体播放解决方案。 论文最后部分对整个项目进行了总结,强调了在嵌入式ARM-Linux平台上设计播放器所取得的成果,同时也指出了一些待改进和完善的方面,如系统性能优化、兼容性提升以及可能的扩展功能等。关键词包括嵌入式ARM-Linux、S3C2410芯片、Mplayer多媒体播放器、图形用户界面(GUI)以及Minigui等,这些都反映出本文研究的重点和领域。 通过这篇论文,读者不仅能了解到嵌入式系统与Linux平台结合的具体实践,还能学到如何在资源受限的环境中设计和优化多媒体播放器,为嵌入式技术在多媒体应用领域的进一步发展提供了有价值的经验和参考。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

Python字符串为空判断的动手实践:通过示例掌握技巧

![Python字符串为空判断的动手实践:通过示例掌握技巧](https://img-blog.csdnimg.cn/72f88d4fc1164d6c8b9c29d8ab5ed75c.png?x-oss-process=image/watermark,type_d3F5LXplbmhlaQ,shadow_50,text_Q1NETiBASGFyYm9yIExhdQ==,size_20,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16) # 1. Python字符串为空判断的基础理论 字符串为空判断是Python编程中一项基本且重要的任务。它涉及检查字符串是否为空(不包含任何字符),这在
recommend-type

box-sizing: border-box;作用是?

`box-sizing: border-box;` 是 CSS 中的一个样式属性,它改变了元素的盒模型行为。默认情况下,浏览器会计算元素内容区域(content)、内边距(padding)和边框(border)的总尺寸,也就是所谓的"标准盒模型"。而当设置为 `box-sizing: border-box;` 后,元素的总宽度和高度会包括内容、内边距和边框的总空间,这样就使得开发者更容易控制元素的实际布局大小。 具体来说,这意味着: 1. 内容区域的宽度和高度不会因为添加内边距或边框而自动扩展。 2. 边框和内边距会从元素的总尺寸中减去,而不是从内容区域开始计算。
recommend-type

经典:大学答辩通过_基于ARM微处理器的嵌入式指纹识别系统设计.pdf

本文主要探讨的是"经典:大学答辩通过_基于ARM微处理器的嵌入式指纹识别系统设计.pdf",该研究专注于嵌入式指纹识别技术在实际应用中的设计和实现。嵌入式指纹识别系统因其独特的优势——无需外部设备支持,便能独立完成指纹识别任务,正逐渐成为现代安全领域的重要组成部分。 在技术背景部分,文章指出指纹的独特性(图案、断点和交叉点的独一无二性)使其在生物特征认证中具有很高的可靠性。指纹识别技术发展迅速,不仅应用于小型设备如手机或门禁系统,也扩展到大型数据库系统,如连接个人电脑的桌面应用。然而,桌面应用受限于必须连接到计算机的条件,嵌入式系统的出现则提供了更为灵活和便捷的解决方案。 为了实现嵌入式指纹识别,研究者首先构建了一个专门的开发平台。硬件方面,详细讨论了电源电路、复位电路以及JTAG调试接口电路的设计和实现,这些都是确保系统稳定运行的基础。在软件层面,重点研究了如何在ARM芯片上移植嵌入式操作系统uC/OS-II,这是一种实时操作系统,能够有效地处理指纹识别系统的实时任务。此外,还涉及到了嵌入式TCP/IP协议栈的开发,这是实现系统间通信的关键,使得系统能够将采集的指纹数据传输到远程服务器进行比对。 关键词包括:指纹识别、嵌入式系统、实时操作系统uC/OS-II、TCP/IP协议栈。这些关键词表明了论文的核心内容和研究焦点,即围绕着如何在嵌入式环境中高效、准确地实现指纹识别功能,以及与外部网络的无缝连接。 这篇论文不仅深入解析了嵌入式指纹识别系统的硬件架构和软件策略,而且还展示了如何通过结合嵌入式技术和先进操作系统来提升系统的性能和安全性,为未来嵌入式指纹识别技术的实际应用提供了有价值的研究成果。
recommend-type

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依
recommend-type

Python字符串为空判断的常见问题解答:解决常见疑惑

![字符串为空判断](https://img-blog.csdnimg.cn/20210620130654176.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl8zOTQ0NTExNg==,size_16,color_FFFFFF,t_70) # 1. Python字符串为空判断的必要性 在Python编程中,字符串为空判断是至关重要的,它可以帮助我们处理各种场景,例如: - 数据验证:确保用户输入或从数据库获取的
recommend-type

c++ 中 static的作用

在C++中,static是一个常用的修饰符,它可以用来控制变量和函数的存储方式和可见性。static的作用主要有以下几个方面: 1. 静态局部变量:在函数内部定义的变量,加上static关键字后,该变量就被定义成为一个静态局部变量。静态局部变量只会被初始化一次,而且只能在函数内部访问,函数结束后仍然存在,直到程序结束才会被销毁。 2. 静态全局变量:在全局变量前加上static关键字,该变量就被定义成为一个静态全局变量。静态全局变量只能在当前文件中访问,其他文件无法访问,它的生命周期与程序的生命周期相同。 3. 静态成员变量:在类中定义的静态成员变量,可以被所有该类的对象共享,它的值在所