model = ARIMA(metro_in_train, order=(7,1,7)) result = model.fit()predictions = model.predict(start=1, end=532, typ='levels')
时间: 2024-06-09 09:09:08 浏览: 245
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这段代码是用于进行时间序列分析的,具体来说是使用了ARIMA模型进行预测。ARIMA是一种常用的时间序列模型,可以用于预测未来的时间序列取值。在这段代码中,首先定义了一个ARIMA模型,其中order参数指定了模型的阶数,包括p、d、q三个参数。然后调用fit()方法拟合模型,并使用predict()方法进行预测,其中start和end参数指定了预测的起始和结束时间。最终得到的predictions变量是预测出来的时间序列取值。需要注意的是,这段代码中的metro_in_train变量应该是已经准备好的用于训练模型的时间序列数据。
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