使用ARIMA的办法，来根据5天上午，下午的车辆数目来决定最优的停车位修建的数量。给出完整的python代码解决

要使用ARIMA模型预测未来车辆数量以确定最优停车位修建数量，首先我们需要加载历史数据，拟合ARIMA模型，然后进行预测。这里提供一个简化版的示例代码，假设我们有每日上午和下午的车辆数数据。请注意，实际应用可能需要更复杂的数据预处理和特征工程[^1]。

# 导入所需的库
import pandas as pd
from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 加载数据（假设data.csv存储着日期和上午/下午车辆数）
data = pd.read_csv('data.csv')

# 数据预处理：将数据分为上午和下午两部分，处理缺失值
morning_data = data['Morning_Vehicles'].dropna()
afternoon_data = data['Afternoon_Vehicles'].dropna()

# 拟合ARIMA模型（这里选择简单示例，实际可能需要尝试不同的参数组合）
# 假设我们选择(1,1,0)作为ARIMA模型的p,d,q参数
model_morning = ARIMA(morning_data, order=(1, 1, 0))
model_afternoon = ARIMA(afternoon_data, order=(1, 1, 0))

# 训练模型
model_morning_fit = model_morning.fit()
model_afternoon_fit = model_afternoon.fit()

# 预测未来5天的车辆数
forecast_morning = model_morning_fit.forecast(steps=5)[0]
forecast_afternoon = model_afternoon_fit.forecast(steps=5)[0]

# 结合两个时间段的预测结果，得到总车位需求
total_forecast = forecast_morning + forecast_afternoon

# 可视化预测结果和计算误差
plt.plot(forecast_morning, label='Morning Forecast')
plt.plot(forecast_afternoon, label='Afternoon Forecast')
plt.legend()
mse_morning = mean_squared_error(morning_data.iloc[-5:], forecast_morning)
mse_afternoon = mean_squared_error(afternoon_data.iloc[-5:], forecast_afternoon)

# 根据预测结果调整停车位修建数量
optimal_parking_spaces = total_forecast.sum() + (mse_morning + mse_afternoon)**0.5

print(f"Optimal parking spaces: {int(optimal_parking_spaces)}")

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