时间序列预测模型定阶

时间序列预测模型的定阶可以通过以下几个步骤来完成。首先，需要对时间序列的平稳性进行检验，通常可以使用ADF或PP检验方法来进行单位根检验。如果时间序列不满足平稳性条件，可以考虑进行差分变换或者对数差分变换，将非平稳时间序列转化为平稳时间序列。然后，可以借助一些统计量，如自相关系数和偏自相关系数，初步识别模型的可能形式。接下来，根据AIC等定阶准则，从可供选择的模型中选择一个最佳模型。在这个阶段，差分数据为非白噪声序列。然后，对模型参数进行估计，并进行诊断检验，包括检验模型参数的显著性，模型本身的有效性以及检验残差序列是否为白噪声序列。如果模型通过检验，说明模型设定基本正确。最后，可以使用建立的ARIMA模型进行预测。

相关问题

arima时间序列预测模型p、q值定阶代码

下面是一些Python代码，演示如何使用ACF和PACF法和信息准则法来定阶。

使用ACF和PACF法：

import statsmodels.api as sm
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取时间序列数据
data = sm.datasets.sunspots.load_pandas().data

# 绘制ACF和PACF图像
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2, 1, figsize=(12,8))
sm.graphics.tsa.plot_acf(data.SUNACTIVITY.values.squeeze(), lags=40, ax=ax1)
sm.graphics.tsa.plot_pacf(data.SUNACTIVITY.values.squeeze(), lags=40, ax=ax2)
plt.show()

使用信息准则法：

import pandas as pd
import statsmodels.api as sm

# 读取时间序列数据
data = sm.datasets.sunspots.load_pandas().data

# 计算不同p、q值下的AIC和BIC
results = []
for p in range(6):
    for q in range(6):
        try:
            model = sm.tsa.ARIMA(data.SUNACTIVITY, order=(p, 1, q)).fit()
            aic = model.aic
            bic = model.bic
            results.append((p, q, aic, bic))
        except:
            pass

# 将结果转换成DataFrame
df_results = pd.DataFrame(results, columns=['p', 'q', 'AIC', 'BIC'])

# 找到AIC和BIC最小的p、q值
best_aic = df_results.sort_values('AIC').iloc[0]
best_bic = df_results.sort_values('BIC').iloc[0]

print(f'Best AIC: p={best_aic.p}, q={best_aic.q}, AIC={best_aic.AIC:.2f}')
print(f'Best BIC: p={best_bic.p}, q={best_bic.q}, BIC={best_bic.BIC:.2f}')

以上代码仅供参考，具体实现可能会因为数据来源和需求的不同而有所差异。

ARIMA时间序列预测matlab实现

ARIMA（自回归综合移动平均）模型是一种常用的时间序列预测方法。在MATLAB中，可以使用arima函数实现ARIMA时间序列预测。引用和引用提供了基于MATLAB的ARIMA时间序列预测的源码和数据，可以实现模型趋势分析、序列差分、序列平稳化、AIC准则模型参数识别与定阶、预测结果与误差分析过程。这些源码和数据可以帮助用户进行ARIMA时间序列预测的实现。<span class="em">1</span><span class="em">2</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [时序预测 | MATLAB实现ARIMA时间序列预测（完整源码和数据）](https://download.csdn.net/download/kjm13182345320/85461435)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [基于MATLAB实现ARIMA时间序列预测源码+全部数据.zip](https://download.csdn.net/download/weixin_55305220/87218663)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]