ARIMA预测分段数据代码

下面是ARIMA预测分段数据的示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np
from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 分段数据
segments = []
start = 0
for i in range(len(data)-1):
    if abs(data['value'][i+1] - data['value'][i]) > 10:
        segments.append((start, i+1))
        start = i+1
segments.append((start, len(data)))

# ARIMA预测每个分段数据
predictions = []
for segment in segments:
    segment_data = data.iloc[segment[0]:segment[1]]
    model = ARIMA(segment_data['value'], order=(1,1,1))
    model_fit = model.fit()
    yhat = model_fit.forecast()[0]
    predictions.append(yhat)

# 将预测结果合并
result = np.concatenate(predictions)

# 保存结果
result_df = pd.DataFrame({'value': result})
result_df.to_csv('result.csv', index=False)

说明：

1. 首先读取数据，然后根据数据变化幅度分段，记录每个分段的起始和结束位置。

2. 对每个分段数据应用ARIMA模型进行预测，预测结果保存到一个列表中。

3. 将所有预测结果合并成一个一维数组。

4. 将结果保存到CSV文件中。