arima模型python代码
时间: 2023-10-16 07:11:49 浏览: 35
下面是一个简单的ARIMA模型的Python代码示例:
```
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA
# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv', header=None, index_col=0, parse_dates=True, squeeze=True)
# 拟合ARIMA模型
model = ARIMA(data, order=(1, 1, 1))
model_fit = model.fit(disp=0)
# 打印模型的AIC值
print('AIC: %.3f' % model_fit.aic)
# 预测未来10个时间点的值
forecast = model_fit.forecast(steps=10)[0]
print(forecast)
# 绘制预测结果和原始数据
plt.plot(data.values)
plt.plot(np.arange(len(data), len(data) + 10), forecast)
plt.show()
```
在这个示例中,我们首先使用`pd.read_csv()`函数从CSV文件中读取时间序列数据。然后,我们使用`ARIMA()`函数创建一个ARIMA模型对象,并将其拟合到数据中。我们使用`model_fit.forecast()`函数来预测未来10个时间点的值,并将其打印出来。最后,我们使用Matplotlib库将预测结果和原始数据绘制在一起。