时间序列预测96步python

时间序列预测通常是指使用历史数据来预测未来值，特别适合于那些随时间变化的趋势或周期性的数据。在Python中，有多种库可以用于进行96步的时间序列预测，比如`pandas`, `numpy`, `matplotlib`, `scikit-learn`以及专门的时间序列分析库如`statsmodels`、`Prophet`（Facebook开源）和深度学习库如`TensorFlow`和`Keras`。

一种常见的方法是通过滑动窗口（rolling window）或者ARIMA（自回归整合移动平均模型）、SARIMA（季节性自回归积分移动平均模型）等统计模型。例如，你可以先将数据分段，然后对每个子序列训练模型并做预测，最后组合所有预测结果得到96步的总预测。

使用深度学习的话，可以构建循环神经网络（RNN）（如LSTM或GRU），或者更复杂些的Transformer结构，因为它们能够处理序列数据，并且能捕获长期依赖关系。

下面是一个简单的例子，展示如何使用`statsmodels`库进行简单的时间序列预测：

import pandas as pd
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA

# 假设df是包含时间序列数据的DataFrame，'target_column'是你想预测的列
model = ARIMA(df['target_column'], order=(5,1,0))  # (p,d,q)参数设置
model_fit = model.fit()
forecast = model_fit.forecast(steps=96)[0]

# 将预测结果添加到原始数据集中
df_future = df[['target_column']].append(pd.DataFrame(forecast, columns=['forecast']))