单变量时间序列预测ARIMA模型 C++代码
时间: 2023-09-20 20:08:04 浏览: 83
以下是一个简单的C++代码示例,用于单变量时间序列预测ARIMA模型:
```cpp
#include <iostream>
#include <cmath>
#include <vector>
#include <fstream>
using namespace std;
double forecastARIMA(vector<double> data, int p, int d, int q, int n)
{
// 初始化模型参数
double mu = 0;
vector<double> phi(p, 0), theta(q, 0);
vector<double> y(n, 0), e(n, 0), f(n, 0);
double sumPhi = 0, sumTheta = 0, sumE = 0;
// 计算均值
for (int i = 0; i < n; i++)
{
mu += data[i];
}
mu /= n;
// 差分
if (d > 0)
{
for (int i = 0; i < n - d; i++)
{
y[i] = data[i + d] - data[i];
}
n -= d;
}
else
{
y = data;
}
// 估计模型参数
for (int i = 0; i < p; i++)
{
for (int j = i; j < n; j++)
{
sumPhi += pow(y[j], 2) * pow(y[j - i], 2);
}
phi[i] = sumPhi / pow(y[n - 1], 2);
sumPhi = 0;
}
for (int i = 0; i < q; i++)
{
for (int j = i + 1; j < n; j++)
{
sumTheta += pow(y[j], 2) * pow(e[j - i - 1], 2);
}
theta[i] = sumTheta / pow(y[n - 1], 2);
sumTheta = 0;
for (int j = i; j < n - 1; j++)
{
e[j] = y[j + 1] - mu;
for (int k = 0; k < i; k++)
{
e[j] -= theta[k] * e[j - k - 1];
}
}
}
// 预测
double forecast = 0;
for (int i = 0; i < n; i++)
{
f[i] = mu;
for (int j = 0; j < p; j++)
{
if (i - j < 0)
{
break;
}
f[i] += phi[j] * (y[i - j] - mu);
}
for (int j = 0; j < q; j++)
{
if (i - j - 1 < 0)
{
break;
}
f[i] += theta[j] * e[i - j - 1];
}
forecast = f[i];
}
return forecast;
}
int main()
{
// 读取数据
ifstream infile("data.txt");
vector<double> data;
double value;
while (infile >> value)
{
data.push_back(value);
}
infile.close();
int n = data.size();
// 预测
double forecast = forecastARIMA(data, 2, 1, 1, n);
// 输出结果
cout << "预测值:" << forecast << endl;
return 0;
}
```
需要提供一个名为“data.txt”的输入文件,其中包含要预测的时间序列数据。在此示例中,我们使用ARIMA(2,1,1)模型进行预测。您可以根据需要更改模型参数并使用不同的数据集进行测试。