python实现ARIMA还原差分后的预测值

ARIMA模型是一种时间序列预测模型，可以用于对时间序列进行预测。ARIMA模型中的差分操作是为了使时间序列满足平稳性的要求。在对差分后的时间序列进行预测时，需要将预测结果还原回原始的时间序列空间。

下面是一个简单的Python实现ARIMA还原差分后的预测值的示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA

# 读取时间序列数据
data = pd.read_csv('data.csv', index_col='date', parse_dates=True)

# 对时间序列进行差分操作
diff = data.diff().dropna()

# 构建ARIMA模型并进行预测
model = ARIMA(diff, order=(1,1,1))
results = model.fit()
forecast = results.forecast()

# 将差分后的预测值还原回原始的时间序列空间
last_value = data.iloc[-1][0]
forecast_reversed = np.cumsum(forecast) + last_value

# 绘制预测结果图像
plt.plot(data.index, data.values, label='Original')
plt.plot(forecast_reversed.index, forecast_reversed.values, label='Forecast')
plt.legend()
plt.show()

在这个示例代码中，我们首先读取了时间序列数据，并对其进行了差分操作。然后，我们构建了ARIMA模型并对差分后的时间序列进行了预测。最后，我们将预测结果还原回原始的时间序列空间，并绘制了预测结果图像。