我有AQI、温度、湿度、降水、风速的小时时间序列数据，请使用ARIMA回归模型未来48小时内的AQI值，给出相应的python代码，需要使用arima回归模型选取相关参数预测未来48小时的AQI，并绘制各处相应的图片

好的，根据您的要求，我会使用ARIMA回归模型来预测未来48小时内的AQI值，以下是Python代码和相应的结果图。

首先，我们需要通过pandas库读取您提供的小时时间序列数据文件，并将AQI值转换为时间序列数据：

import pandas as pd
from statsmodels.tsa.stattools import adfuller
from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA
import matplotlib.pyplot as plt

data = pd.read_csv("hourly_data.csv", parse_dates=["datetime"])
ts = pd.Series(data["AQI"].values, index=data["datetime"])

接下来，我们需要创建一个函数来进行数据平稳性检验和ARIMA模型参数调整：

def arima_model(ts):
   # 平稳性检验
   def test_stationarity(timeseries):
       #滑动窗口法计算均值和方差
       rolmean = timeseries.rolling(window=24).mean() 
       rolstd = timeseries.rolling(window=24).std()

       #绘制滑动统计图
       plt.figure(figsize=(12, 8))
       orig = plt.plot(timeseries, color='blue', label='Original')
       mean = plt.plot(rolmean, color='red', label='Rolling Mean')
       std = plt.plot(rolstd, color='black', label='Rolling Std')
       plt.legend(loc='best')
       plt.title('Rolling Mean & Standard Deviation')
       plt.show(block=False)

       #Augmented Dickey-Fuller检验
       print('Augmented Dickey-Fuller Test:')
       dftest = adfuller(timeseries, autolag='AIC')
       dfoutput = pd.Series(dftest[0:4], index=['Test Statistic', 'p-value', '#Lags Used', 'Number of Observations Used'])
       for key, value in dftest[4].items():
           dfoutput['Critical Value (%s)' % key] = value
       print(dfoutput)

   # 模型参数调整
   p = range(0, 3)
   d = range(0, 2)
   q = range(0, 2)
   pdq = list(itertools.product(p, d, q))
   aic = []
   for param in pdq:
       try:
           model = ARIMA(ts, order=param)
           results = model.fit()
           aic.append([param, results.aic])
           print('ARIMA{} - AIC:{}'.format(param, results.aic))
       except:
           continue
   # 寻找最小AIC
   min_aic = min(aic, key=lambda x: x[1])[0]

   # 返回最佳模型
   model = ARIMA(ts, order=min_aic)
   results = model.fit()
   print(results.summary())
   return model

接下来，我们将使用该函数进行调整模型参数，并预测未来48小时的AQI值：

import itertools

# 平稳性检验和模型参数调整
arima_model(ts)

# 拟合模型并进行预测
model = ARIMA(ts, order=(1, 1, 1))
results = model.fit()
pred = results.predict(start=ts.index[-1], end=ts.index[-1] + pd.Timedelta(hours=47), typ='levels')

# 绘制预测图
plt.figure(figsize=(12, 8))
plt.plot(ts, label='original')
plt.plot(pred, label='predict')
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('AQI Value')
plt.title('AQI Value Prediction')
plt.legend()
plt.show()

最后，我们将得到未来48小时的AQI值预测图：


希望这个代码能够满足您的需求。