Python实现SVM预测SARIMA的残差序列

可以使用Python中的支持向量机（SVM）模型来预测SARIMA模型的残差序列。以下是一个简单的代码示例：

# 导入所需的库
import pandas as pd
import numpy as np
from statsmodels.tsa.statespace.sarimax import SARIMAX
from sklearn.svm import SVR
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv', index_col=0)

# 拆分训练集和测试集
train_data = data[:'2019']
test_data = data['2020':]

# 对训练集拟合SARIMA模型
model = SARIMAX(train_data, order=(1, 1, 1), seasonal_order=(0, 0, 0, 12))
model_fit = model.fit()

# 对测试集进行预测
predictions = model_fit.predict(start='2020-01-01', end='2021-01-01', dynamic=False)

# 计算残差序列
residuals = test_data - predictions

# 使用SVM模型对残差序列进行预测
svm_model = SVR(kernel='linear')
svm_model.fit(train_data.values.reshape(-1, 1), residuals.values.ravel())
svm_predictions = svm_model.predict(test_data.values.reshape(-1, 1))

# 计算预测误差
mse = mean_squared_error(residuals, svm_predictions)
rmse = np.sqrt(mse)
print("RMSE:", rmse)

在这个示例中，我们首先读取了数据并将其拆分为训练集和测试集。然后，我们使用SARIMA模型对训练集进行拟合，并使用该模型对测试集进行预测。接下来，我们计算残差序列，并使用SVM模型对其进行预测。最后，我们计算预测误差并将其输出。注意，这只是一个简单的示例，您可能需要根据您的具体需求进行更改。