sarima模型代码python

SARIMA (Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average) 模型是一种时间序列分析模型，用于预测具有季节性趋势的数据。在Python中，我们可以使用`statsmodels`库中的` SARIMAX `函数来构建和拟合这个模型。以下是一个简单的例子：

# 导入必要的库
import pandas as pd
from statsmodels.tsa.statespace.sarimax import SARIMAX
from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf
import matplotlib.pyplot as plt

# 假设df是包含时间序列数据的DataFrame，'target_column'是你的时间序列列名
data = df['target_column']

# 对数据进行探索性分析，如差分、自相关图（ACF）和偏自相关图（PACF）
order = None  # 这里需要先确定p, d, q的值
plot_acf(data)
plot_pacf(data)

# 如果需要对阶数进行估计，可以尝试以下代码：
# from statsmodels.tsa.stattools import adfuller
# result = adfuller(data)
# d = int(result)  # d值通常是整数

# 确定模型参数
model = SARIMAX(data, order=order, seasonal_order=(seasonal_period, seasonal_differencing, seasonal_p, seasonal_q))

# 拟合模型
results = model.fit(disp=-1)  # disp=-1可以隐藏一些输出

# 预测
forecast = results.get_forecast(steps=forecast_steps)

# 可视化结果
plt.plot(data)
plt.plot(forecast.predicted_mean)
plt.show()

注意，`order=(p,d,q)`表示非季节性ARIMA部分，`seasonal_order=(seasonal_period, seasonal_differencing, seasonal_p, seasonal_q)`则指定了季节性部分。`seasonal_period`是季节周期，例如如果你的数据每季度有一个周期，则季节周期为4。