利用python中predict函数进行arima（1,2,0）的时间序列预测

首先，我们需要安装 `statsmodels` 和 `pandas` 库。可以使用以下命令安装：

pip install statsmodels pandas

然后，我们可以按照以下步骤进行arima（1,2,0）的时间序列预测：

1. 导入必要的库和数据

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

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv', index_col='Date', parse_dates=True)

2. 对数据进行差分

# 进行二阶差分
diff = data.diff().diff().dropna()

3. 使用 `ARIMA` 函数进行模型拟合和预测

# 拟合模型
model = ARIMA(diff, order=(1,2,0))
result = model.fit()

# 预测未来10个时间点
forecast = result.predict(start=len(diff), end=len(diff)+9, dynamic=True)

4. 还原预测值

# 将预测值进行累加并加上之前的值，还原为原始数据的值
forecast = forecast.cumsum().add(data.iloc[-1,0])

# 绘制预测结果
plt.plot(data, label='Actual')
plt.plot(forecast, label='Forecast')
plt.legend()
plt.show()

完整代码如下：

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

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv', index_col='Date', parse_dates=True)

# 进行二阶差分
diff = data.diff().diff().dropna()

# 拟合模型
model = ARIMA(diff, order=(1,2,0))
result = model.fit()

# 预测未来10个时间点
forecast = result.predict(start=len(diff), end=len(diff)+9, dynamic=True)

# 将预测值进行累加并加上之前的值，还原为原始数据的值
forecast = forecast.cumsum().add(data.iloc[-1,0])

# 绘制预测结果
plt.plot(data, label='Actual')
plt.plot(forecast, label='Forecast')
plt.legend()
plt.show()