使用ARIMA的办法，来根据5天上午，下午的车辆数目来决定最优的停车位修建的数量。用python代码解决

要使用ARIMA模型预测车辆数并确定最优停车位数量，首先我们需要按照以下步骤操作：

1. 数据收集与准备[^1]:

   import pandas as pd
   from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA

   # 假设你有一个名为'daily_traffic.csv'的数据文件，其中包含日期和上午/下午的车辆数
   data = pd.read_csv('daily_traffic.csv')
   df = data[['date', 'morning_count', 'afternoon_count']].set_index('date')

   # 确保数据是时间序列格式
   df['time_series'] = df[['morning_count', 'afternoon_count']].sum(axis=1)

2. **数据预处理**:
- 检查数据平稳性[^2]，可能需要对数据进行差分处理，如一阶差分（`diff(data, order=1)`）或季节性差分（如果存在季节性模式）。

   adf_test = adfuller(df['time_series'])  # 使用ADF检验（Augmented Dickey-Fuller test）

3. **选择ARIMA模型**:
- 通过观察AIC (Akaike Information Criterion) 或 BIC (Bayesian Information Criterion) 来选择合适的p, d, q参数。

   model = ARIMA(df['time_series'], order=(p, d, q))
   model_fit = model.fit(disp=0)

4. **训练模型**:

   predictions = model_fit.forecast(steps=len(days_to_predict))  # days_to_predict是你想要预测的未来车位需求天数

5. **评估模型性能**:
可能需要使用交叉验证或滚动窗口法来评估模型对未来数据的准确性。

6. **决策优化**:
根据模型预测的车辆数，你可以计算所需的停车位数量。比如，设定一个阈值，当预测的总车辆数超过该阈值时，就增加停车位。

请注意，上述代码示例并未完整列出，实际操作中可能需要对数据进行更多清洗和特征工程。执行以上步骤后，你可以根据模型预测结果做出关于停车位修建数量的决策。