时间序列递归预测代码

时间序列递归预测是指利用已知的时间序列数据，通过一定的模型来预测未来某一时间段内数据的变化趋势或值。递归预测通常涉及到模型自身的更新，即使用模型的最新预测值继续参与下一次预测。在编写时间序列递归预测代码时，通常会选择合适的算法模型，比如ARIMA、神经网络（例如LSTM）等，来捕捉时间序列数据中的模式和规律。

一个简单的递归预测模型示例，可以使用Python的pandas库和statsmodels库来实现一个AR模型。以下是代码的一个概要：

import pandas as pd
from statsmodels.tsa.ar_model import AutoReg

# 假设有一个时间序列数据集df，其中包含时间序列值。
# 这里是数据加载和预处理的示例代码
series = pd.Series(data)  # 这里的data是时间序列的数据集

# 将数据集分为训练集和测试集
train, test = series[:-10], series[-10:]

# 使用训练集来拟合模型
model = AutoReg(train, lags=1)  # lags表示时间序列的滞后阶数
model_fit = model.fit()

# 预测前9个值
predictions = model_fit.predict(start=len(train), end=len(train)+9, dynamic=False)

# 将预测值添加到训练集末尾，形成新的时间序列用于下一轮递归预测
new_series = pd.concat([train, pd.Series(predictions)])

# 再次使用模型来预测下一个值
next_prediction = model_fit.predict(start=len(new_series), end=len(new_series), dynamic=False)

# 代码可以根据实际需要循环进行，不断地用预测值来预测下一个值

需要注意的是，每次预测都可能会累积误差，所以在实际应用中，递归预测通常需要配合一些误差修正策略来提高预测的准确性。