ARIMA－LSTM 预测模型python代码实现

ARIMA-LSTM预测模型是一种结合了自回归移动平均模型（ARIMA）和长短期记忆网络（LSTM）的时间序列预测模型。下面是一个简单的Python代码实现示例：

# 导入所需的库
import numpy as np
import pandas as pd
from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense

# 加载数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 拆分训练集和测试集
train_data = data[:100]
test_data = data[100:]

# ARIMA模型训练和预测
arima_model = ARIMA(train_data, order=(1, 1, 1))
arima_model_fit = arima_model.fit()
arima_predictions = arima_model_fit.predict(start=len(train_data), end=len(train_data)+len(test_data)-1)

# LSTM模型训练和预测
train_data = np.array(train_data).reshape(-1, 1)
test_data = np.array(test_data).reshape(-1, 1)

model = Sequential()
model.add(LSTM(50, activation='relu', input_shape=(1, 1)))
model.add(Dense(1))
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')
model.fit(train_data, train_data, epochs=50, batch_size=1, verbose=0)

lstm_predictions = model.predict(test_data)
lstm_predictions = lstm_predictions.reshape(-1)

# 结合ARIMA和LSTM的预测结果
combined_predictions = (arima_predictions + lstm_predictions) / 2

# 打印预测结果
print(combined_predictions)

# 相关问题：
# 1. 什么是ARIMA模型？
# 2. 什么是LSTM模型？
# 3. 如何将ARIMA和LSTM模型结合起来进行预测？

请注意，这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要根据具体情况进行参数调整和模型优化。