时间序列预测 python

时间序列预测是指通过对历史数据的分析和建模，来预测未来的时间序列的值。在Python中，有多种方法可以进行时间序列预测，比如ARIMA模型和线性回归模型。

引用中的代码展示了使用ARIMA模型进行时间序列预测的方法。ARIMA模型是一种常用的时间序列模型，它可以捕捉到序列中的趋势和季节性变化。然而，ARIMA模型在长期预测上可能不太准确。代码中的predict函数使用已训练好的ARIMA模型对时间范围进行预测，并将结果进行可视化展示。

引用中的代码展示了使用线性回归模型进行时间序列预测的方法。线性回归模型可以用来拟合数据的线性趋势。代码中的linear_trend函数使用线性回归模型对数据进行拟合，并将趋势线进行可视化展示。

综合以上两种方法，你可以根据具体的需求选择适合的模型来进行时间序列预测。如果你需要考虑到序列的趋势和季节性变化，可以使用ARIMA模型。如果你只关注序列的整体趋势，可以使用线性回归模型。<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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [python 实现时间序列(趋势型序列预测)](https://blog.csdn.net/qq_39284106/article/details/104724691)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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