model = ARIMA(train, order=order) model_fit = model.fit(disp=0)

这是使用 ARIMA 模型对时间序列数据进行建模和拟合。ARIMA 模型是一种常用的时间序列预测模型，可以用来预测未来的数值。其中，train 是训练集数据，order 是模型的参数，可以通过自相关函数和偏自相关函数来确定。model_fit 是拟合后的模型对象，可以用来进行预测和评估模型的性能。disp=0 表示不显示拟合过程中的输出。

相关问题

arima_model = sm.tsa.ARIMA(train_data, order=(8, 1, 0)).fit() arima_result = arima_model.fit(disp=False) print(arima_result.summary())检查并修改

这段代码有点问题，因为你用 `arima_model.fit()` 已经进行了拟合，所以不需要再用 `arima_result = arima_model.fit()` 进行一次拟合。可以直接使用 `arima_model.summary()` 来查看 ARIMA 模型的拟合结果。

修改后的代码如下：

arima_model = sm.tsa.ARIMA(train_data, order=(8, 1, 0)).fit(disp=False)
print(arima_model.summary())

这样就可以查看 ARIMA 模型的拟合结果了。

model = ARIMA(train_data, order=(13, 1, 9)) model_fit = model.fit(disp=0、

这是 ARIMA 模型的训练代码，其中 train_data 是训练数据，order=(13, 1, 9) 表示模型的参数，disp=0 表示不输出训练过程中的调试信息。

具体来说，ARIMA 模型是一种用于时间序列预测的模型，它基于时间序列的自相关性和移动平均性来预测未来的数值。其中，AR 表示自回归模型，MA 表示移动平均模型，I 表示差分，也就是对原始时间序列进行一阶差分，使其变得平稳。

在训练过程中，我们需要选择合适的 ARIMA 参数，即 AR、MA 和 I 的阶数。这里我们选择了 AR=13，MA=9，I=1，这些参数需要根据实际情况进行调整。训练完成后，我们就可以使用模型来预测未来的数值了。