季节性自回归集成移动平均模型(SARIMA)代码
时间: 2023-06-27 21:01:04 浏览: 56
以下是Python中使用Statsmodels库实现SARIMA模型的代码示例:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import statsmodels.api as sm
# 读取时间序列数据
data = pd.read_csv('data.csv', index_col=0, parse_dates=True)
# 创建 SARIMA 模型
model = sm.tsa.statespace.SARIMAX(data, order=(1, 1, 1), seasonal_order=(1, 1, 1, 12))
# 拟合模型
results = model.fit()
# 预测未来一年的数据
forecast = results.predict(start=len(data), end=len(data)+11, dynamic=True)
# 绘制预测结果图像
plt.plot(data.index, data, label='Actual')
plt.plot(forecast.index, forecast, label='Forecast')
plt.legend()
plt.show()
```
其中,`data.csv`是包含时间序列数据的CSV文件,`order`参数指定SARIMA模型中的p、d、q三个参数,`seasonal_order`参数指定SARIMA模型中的季节性参数P、D、Q、s(s为季节周期)。`fit`方法用于拟合模型,`predict`方法用于预测未来数据。最后,使用Matplotlib库绘制预测结果图像。
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