arima模型预测python代码

要使用ARIMA模型进行租车业务收入的预测，你可以使用以下Python代码：

# 导入所需的库
from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA

# 设置AR、差分、MA阶数的最大值
pmax = 6
qmax = 6

# 定义一个函数用于计算ARIMA模型的BIC值
def compute_bic(data, p, d, q):
    try:
        model = ARIMA(data, order=(p, d, q)).fit()
        return model.bic
    except:
        return None

# 创建一个空的BIC矩阵
bic_matrix = []
for p in range(1, pmax+1):
    tmp = []
    for q in range(1, qmax+1):
        bic = compute_bic(data, p, 1, q)
        tmp.append(bic)
    bic_matrix.append(tmp)

以上代码中，我们首先导入了statsmodels库中的ARIMA模型，并设置了AR、差分、MA阶数的最大值。然后定义了一个计算ARIMA模型BIC值的函数compute_bic，该函数接受数据、AR阶数、差分阶数和MA阶数作为参数，并返回相应的BIC值。接下来，我们创建一个空的BIC矩阵，并使用嵌套循环计算每个AR、差分、MA阶数组合下的BIC值，并将其添加到BIC矩阵中。

请注意，以上代码仅展示了ARIMA模型预测的一部分内容，具体的模型训练和预测步骤可能需要根据你的数据和需求进行调整。