arima车流量预测模型代码

ARIMA（自回归整合移动平均模型）是一种时间序列分析常用的方法，用于预测连续数据的趋势、季节性和随机波动。以下是使用Python中的`statsmodels`库实现一个简单的ARIMA模型来预测车流量的基本步骤：

# 导入所需库
import pandas as pd
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA
import matplotlib.pyplot as plt

# 假设你有一个名为'data.csv'的CSV文件，其中包含日期和车流量数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 数据预处理
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
df.set_index('date', inplace=True)
series = df['traffic']

# 分割数据集（训练集和测试集）
train_size = int(len(series) * 0.7)
train, test = series[:train_size], series[train_size:]

# 拟合ARIMA模型
model = ARIMA(train, order=(p, d, q))  # p, d, q需要通过观察自相关图和偏自相关图确定
model_fit = model.fit()

# 预测
forecast, stderr, conf_int = model_fit.forecast(steps=len(test), alpha=0.95)

# 绘制实际值、预测值和置信区间
plt.plot(train, label='Train')
plt.plot(test, label='Test')
plt.plot(forecast, color='red', label='Forecast')
plt.fill_between(forecast.index, conf_int[:, 0], conf_int[:, 1], alpha=0.2, color='red')
plt.legend()
plt.show()