ARMA模型识别代码
时间: 2023-12-20 09:28:49 浏览: 29
ARMA模型的识别代码如下所示:
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA
# 定义ARMA模型的参数范围
p_range = range(0, 5)
q_range = range(0, 5)
# 初始化AIC值和最优模型参数
best_aic = float("inf")
best_params = None
# 循环遍历所有参数组合,找出AIC值最小的模型参数
for p in p_range:
for q in q_range:
try:
model = ARIMA(data, order=(p, 0, q))
results = model.fit()
aic = results.aic
if aic < best_aic:
best_aic = aic
best_params = (p, q)
except:
continue
# 输出最优模型参数
print("Best ARMA{} model - AIC:{}".format(best_params, best_aic))
其中,data为时间序列数据,p_range和q_range分别为ARMA模型的p和q参数的范围。在循环遍历所有参数组合后,输出AIC值最小的模型参数。
相关问题
arma模型matlab代码
下面是一个ARMA模型的MATLAB代码示例:
```matlab
% 定义ARMA模型的参数
a = [1 -0.8 0.6]; % AR系数
b = [1 0.2]; % MA系数
% 使用filter函数生成ARMA模型的数据
n = 1000; % 数据长度
e = randn(n,1); % 白噪声
y = filter(b,a,e); % 生成ARMA模型数据
% 画出生成的ARMA模型数据的时间序列图
figure;
plot(y);
title('ARMA模型生成的时间序列');
% 使用arima函数估计ARMA模型的参数
model = arima('AR',a,'MA',b,'D',0,'Constant',0);
[estmdl,EstParamCov,logL,info] = estimate(model,y);
% 输出估计的ARMA模型的参数
fprintf('估计的AR系数:\n');
disp(estmdl.AR);
fprintf('估计的MA系数:\n');
disp(estmdl.MA);
% 画出ARMA模型残差的自相关图和偏自相关图
figure;
subplot(2,1,1);
autocorr(estmdl.Residuals);
title('ARMA模型残差的自相关图');
subplot(2,1,2);
parcorr(estmdl.Residuals);
title('ARMA模型残差的偏自相关图');
```
在这个示例中,我们首先定义了ARMA模型的参数,然后使用MATLAB的filter函数生成了ARMA模型的数据,并绘制了时间序列图。接下来,我们使用MATLAB的arima函数估计了ARMA模型的参数,输出了估计的ARMA模型的参数,并绘制了ARMA模型残差的自相关图和偏自相关图。
arma模型python代码
下面是一个简单的ARMA模型的Python代码示例:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from statsmodels.tsa.arima_process import ArmaProcess
# 设置ARMA模型参数
np.random.seed(123)
ar_params = np.array([0.75, -0.25])
ma_params = np.array([0.65, 0.35])
ARMA_model = ArmaProcess(ar_params, ma_params)
# 生成时间序列数据
data = ARMA_model.generate_sample(nsample=1000)
# 绘制时间序列图
plt.plot(data)
plt.title('ARMA(2,2) Process')
plt.show()
```
其中,`ar_params`和`ma_params`分别是AR和MA模型的系数向量,`ARMA_model`是用于生成时间序列数据的ARMA模型对象,`data`是生成的时间序列数据。可以通过修改`ar_params`和`ma_params`的值来构建不同的ARMA模型,并观察生成的时间序列图的变化。