python 时间序列预测arima

Python时间序列预测ARIMA模型是一种常用的预测方法。ARIMA模型结合了自回归(AR)、差分移动平均(MA)和整合(I)的模型，用来对时间序列数据进行预测。ARIMA模型可以根据历史数据的模式来预测未来的值。

在引用中，使用ARIMA模型进行预测，并将预测结果与真实值进行比较和可视化。预测范围被调整为2018年1月14日至2018年1月18日，以验证预测结果是否与文章开头所述一致。预测结果的长度为5。

同样，在引用中，也使用了ARIMA模型进行预测，并将预测结果与真实值进行比较和可视化。预测范围为2018年1月14日至2018年1月14日23:45。预测结果的长度为1。

在引用中，通过使用风速序列的数据集，取其中1000个测量值作为原始序列。然后进行了原始序列<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [python使用ARIMA进行时间序列的预测（基础教程）](https://blog.csdn.net/m0_52118763/article/details/124456434)[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%"]
- *3* [时间序列分析ARIMA及其Python实现](https://blog.csdn.net/qq_43461982/article/details/122279386)[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%"]
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