Prophet-NNAR 混合预测模型代码

Prophet-NNAR是一种混合预测模型，它结合了Facebook的Prophet库和自回归神经网络（Neural Network AR, NNAR）技术。Prophet是一个强大的时间序列分析工具，特别适合有季节性和趋势变化的数据。而NNAR则通过深度学习的方式增强了模型对非线性和复杂性的适应能力。

在Python中，如果你想要实现这样一个模型，首先需要安装`fbprophet`和深度学习库如`Keras`或`PyTorch`。以下是一个简化版的示例，假设我们已经在环境中安装了这些库：

import pandas as pd
from fbprophet import Prophet
from keras.layers import Dense
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 加载数据并准备Prophet部分
def prepare_prophet_data(df):
    df['ds'] = pd.to_datetime(df['ds'])
    df = df.set_index('ds')
    return df

# 定义NNAR部分
def create_nn_ar_model(input_shape):
    model = Sequential()
    model.add(LSTM(units=50, input_shape=input_shape))
    model.add(Dense(1))  # 输出一层，用于预测
    model.compile(optimizer='adam', loss='mse')  # 使用均方误差作为损失函数
    return model

# 结合两个模型
def prophet_nnar_forecast(data, prophet_steps, nnar_steps):
    # 准备Prophet部分
    data_prophet = prepare_prophet_data(data)

    # 创建Prophet模型
    m = Prophet()
    m.fit(data_prophet)

    # 进行Prophet预测
    future = m.make_future_dataframe(periods=prophet_steps)
    forecast_prophet = m.predict(future)

    # 对原始数据进行标准化
    scaler = StandardScaler()
    data_scaled = scaler.fit_transform(data.values)

    # 使用NNAR预测剩余部分
    input_shape = (data_scaled.shape[0], 1)
    nnar_model = create_nn_ar_model(input_shape)
    forecast_nnar = nnar_model.predict(data_scaled[-nnar_steps:])

    # 合并Prophet和NNAR预测结果
    forecast = np.concatenate((forecast_prophet[['yhat']].tail(nnar_steps), forecast_nnar), axis=0)

    return forecast

# 使用示例
data = ...  # 假设你的时间序列数据在这里
forecast = prophet_nnar_forecast(data, prophet_steps=365, nnar_steps=90)  # 设置Prophet和NNAR预测的时间步长