ARIMA时间序列预测人口与医疗床位需求的代码

ARIMA（自回归整合移动平均模型）是一种常用的时间序列预测模型，在Python中，可以使用`statsmodels`库来进行ARIMA模型的建模和预测。下面是一个简单的例子，假设我们有一个包含人口数据和医疗床位需求的数据集，我们将使用ARIMA来预测未来的床位需求：

# 导入必要的库
import pandas as pd
import numpy as np
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA
import matplotlib.pyplot as plt

# 假设df是你的数据框，其中pop列是人口数据，beds列是床位需求数据
data = df[['pop', 'beds']].set_index('date')  # 将日期设置为索引

# 数据预处理，例如检查缺失值、平滑数据等
data['beds'] = data['beds'].fillna(method='ffill').rolling(window=7).mean()  # 使用填充和滚动平均来处理缺失值和季节性

# 拟合ARIMA模型
model = ARIMA(data['beds'], order=(p, d, q))  # p,d,q是模型参数，需要通过AIC/BIC等方法确定
results = model.fit(disp=-1)  # disp设置为-1是为了减少输出信息

# 预测未来几个时间点的需求
forecast, stderr, conf_int = results.forecast(steps=future_steps, alpha=0.05)

# 绘制原始数据和预测结果
plt.figure(figsize=(12,6))
plt.plot(data['beds'], label='Actual Beds')
plt.plot(forecast, label='Forecasted Beds', color='red')
plt.fill_between(range(len(data), len(data)+future_steps), conf_int[:,0], conf_int[:,1], alpha=0.2, color='r')
plt.legend()
plt.show()