forecast_1 = model_fit_1.forecast(steps=30)[0]如何预测1-30号每天的货量

时间: 2024-06-09 14:09:40 浏览: 96
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prediction-methods-for-hydrology.rar_AR模型 EMD_GM（1，n）_emd-bp_rbf

如果你已经训练好了时间序列模型并且使用`model_fit_1`拟合了你的数据，那么可以通过调用`forecast`方法来预测未来的值。其中，`steps`参数表示你要预测的未来时间步数，这里是30，即预测未来30天的货量情况。而`[0]`是因为`forecast`方法返回的是一个元组，第一个元素是预测的值，第二个元素是预测的标准误差。如果你想预测1-30号每天的货量，可以把这30个预测值存入一个列表中，然后就可以按照日期顺序输出这些预测值了。
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使用forecast_1 = model_fit_1.forecast(steps=30)[0]如何预测并输出1-30号每天的货量

forecast_1 = model_fit_1.forecast(steps=30)[0] # 输出每天的货量 for i in range(30): print("第{}天的货量预测值为：{}".format(i+1, forecast_1[i])) 这样就可以输出未来30天每天的货量预测值了。请注意...

forecast_1 = model_fit_1.forecast(steps=30)[0]如何输出1-30号每天的货量

如果你的时间序列模型已经通过 model_fit_1 进行训练，并且你想要预测未来 30 天的货量，你可以使用 forecast_1 变量来获取预测结果。为了输出 1-30 号每天的货量，你可以将 forecast_1 数组中的值按照时间...

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import statsmodels.api as sm from arch import arch_model # 读取数据 data = pd.read_csv('三个-负标准化-二分.csv', index_col=0, parse_dates=True) data = data[['F4']] data = data.dropna() # 拆分训练集和测试集 train_data = data[:'2022-06-15'] test_data = data['2022-06-16':] # ARIMA模型 arima_model = sm.tsa.ARIMA(train_data, order=(10, 1, 0)).fit() # GARCH模型 garch_model = arch_model(arima_model.resid, vol='GARCH', p=1, q=1).fit() # 预测 forecast_mean = arima_model.forecast(steps=len(test_data))[0] forecast_vol = garch_model.forecast(horizon=len(test_data)) # 计算置信区间 forecast_upper = forecast_mean + 1.96 * forecast_vol.mean forecast_lower = forecast_mean - 1.96 * forecast_vol.mean # 绘制预测结果 plt.plot(test_data.index, test_data.values, label='Actual') plt.plot(test_data.index, forecast_mean, label='Forecast') plt.fill_between(test_data.index, forecast_upper, forecast_lower, color='gray', alpha=0.2) plt.legend() plt.show() # 数据检验 resid = arima_model.resid / garch_model.conditional_volatility sm.stats.acorr_ljungbox(resid, lags=[10])这段代码的问题

forecast_mean = arima_model.forecast(steps=len(test_data))[0] forecast_vol = garch_model.forecast(horizon=len(test_data)) # 计算置信区间 forecast_upper = forecast_mean + 1.96 * forecast_vol.mean ...

import pandas as pd from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA # 构造补贴数据 data = [289.25,0.6,345.53,20.68,387.95,286.91,1.36,0.34,11.4,72.9,303.46,420.6,282.59,104.15,52.2] # 替换为实际的补贴数据 index = ['2022年1月','2022年3月','2022年5月','2022年7月','2022年8月','2022年9月','2022年10月','2022年11月','2022年12月','2023年1月','2023年2月','2023年3月' ,'2023年4月','2023年5月','2023年6月'] # 补贴数据的时间索引 df = pd.DataFrame(data, index=index, columns=['subsidy']) # 拟合ARIMA模型 model = ARIMA(df['subsidy'], order=(1, 0, 0)) # (p, d, q) 参数根据需求进行调整 model_fit = model.fit() # 预测2023年7月-2023年12月的补贴数据 forecast_start = pd.to_datetime('2023-07-01') forecast_end = pd.to_datetime('2023-12-01') forecast = model_fit.get_forecast(steps=6) forecast_values = forecast.predicted_mean # 打印预测结果 forecast_index = pd.date_range(start=forecast_start, end=forecast_end, freq='MS') forecast_df = pd.DataFrame(forecast_values, index=forecast_index, columns=['forecast']) print(forecast_df) 预测结果怎么是nan

对ARIMA模型的预测结果出现NaN值的情况，可能有以下几个原因： 1. 数据不足：如果历史数据的样本数量少，模型可能无法准确地捕到时间序列的趋势和季节性导致预测结果不准确。 2. 参数选择不当：ARIMA型的参数(p, d...

forecast, stderr, confidence_interval = model_fit.forecast(steps=180) 请解释

model_fit.forecast(steps=180) 是用于预测未来180个时间步的函数，其中 steps 参数用于指定预测的步数，具体解释如下： - forecast：预测出来的未来180个时间步的值，是一个长度为180的一维数组。 - stderr...

model = ARIMA(data, order=(1,1,1)) result = model.fit(disp=-1) forecast = result.forecast(steps=8) 如何显示预测值

在这段代码中，使用 ARIMA 模型对数据 data 进行拟合，然后进行预测，并且预测未来 8 个时间步长的值。预测值可以通过 forecast 变量获得。可以使用以下代码来显示预测值： print(forecast) 这将会输出...

import itertools import warnings import pandas as pd import numpy as np import statsmodels.api as sm from datetime import datetime from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf from statsmodels.stats.diagnostic import acorr_ljungbox from sklearn.model_selection import train_test_split data = pd.read_csv('data.csv', parse_dates=['x'], index_col='x') train_data1, test_data = train_test_split(data1, test_size=0.3, shuffle=False) data['lag1'] = data['y'].shift(1) data['lag2'] = data['y'].shift(2) data['lag3'] = data['y'].shift(3) data['lag4'] = data['y'].shift(4) data['lag5'] = data['y'].shift(5) data['lag6'] = data['y'].shift(6) data['lag7'] = data['y'].shift(7) data.dropna(inplace=True) train_data, test_data1 = train_test_split(data, test_size=0.3, shuffle=False) g=int(input("输入P的峰值: ")) h=int(input("输入D的峰值: ")) i=int(input("输入Q的峰值: ")) p = range(0, g) d = range(0, h) q = range(0, i) pdq = list(itertools.product(p, d, q)) best_pdq = None best_aic = np.inf for param in pdq: model = sm.tsa.ARIMA(data['y'], exog=data[['lag1', 'lag2', 'lag3', 'lag4', 'lag5', 'lag6', 'lag7']], order=param) results = model.fit() aic = results.aic if aic < best_aic: best_pdq = param best_aic = aic a=best_pdq[0] b=best_pdq[1] c=best_pdq[2] model = ARIMA(data['y'], exog=data[['lag1', 'lag2', 'lag3', 'lag4', 'lag5', 'lag6', 'lag7']], order=(a,b,c)) results = model.fit() max_lag = model.k_ar model_fit = model.fit() resid = model_fit.resid lb_test = acorr_ljungbox(resid) p_value=round(lb_test['lb_pvalue'][max_lag],4) if p_value>0.05: forecast = results.forecast(steps=1, exog=data[['lag1', 'lag2', 'lag3', 'lag4', 'lag5', 'lag6', 'lag7']].iloc[-1:]) # 输出预测值 forecast.index[0].strftime('%Y-%m') print("下个月的预测结果是",round(forecast[0])) else: print('输入的数据不适合使用arima模型进行预测分析，请尝试其他模型'),如何添加检测预测准确率的python代码

forecast = results.forecast(steps=1, exog=data[['lag1', 'lag2', 'lag3', 'lag4', 'lag5', 'lag6', 'lag7']].iloc[-1:]) print("下个月的预测结果是",round(forecast[0])) # 计算RMSE并输出结果 test_...

import itertools import warnings import pandas as pd import numpy as np import statsmodels.api as sm from datetime import datetime from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf from statsmodels.stats.diagnostic import acorr_ljungbox from sklearn.model_selection import train_test_split data = pd.read_csv('data.csv', parse_dates=['x'], index_col='x') train_data1, test_data = train_test_split(data1, test_size=0.3, shuffle=False) data['lag1'] = data['y'].shift(1) data['lag2'] = data['y'].shift(2) data['lag3'] = data['y'].shift(3) data['lag4'] = data['y'].shift(4) data['lag5'] = data['y'].shift(5) data['lag6'] = data['y'].shift(6) data['lag7'] = data['y'].shift(7) data.dropna(inplace=True) train_data, test_data1 = train_test_split(data, test_size=0.3, shuffle=False) g=int(input("输入P的峰值: ")) h=int(input("输入D的峰值: ")) i=int(input("输入Q的峰值: ")) p = range(0, g) d = range(0, h) q = range(0, i) pdq = list(itertools.product(p, d, q)) best_pdq = None best_aic = np.inf for param in pdq: model = sm.tsa.ARIMA(data['y'], exog=data[['lag1', 'lag2', 'lag3', 'lag4', 'lag5', 'lag6', 'lag7']], order=param) results = model.fit() aic = results.aic if aic < best_aic: best_pdq = param best_aic = aic a=best_pdq[0] b=best_pdq[1] c=best_pdq[2] model = ARIMA(data['y'], exog=data[['lag1', 'lag2', 'lag3', 'lag4', 'lag5', 'lag6', 'lag7']], order=(a,b,c)) results = model.fit() max_lag = model.k_ar model_fit = model.fit() resid = model_fit.resid lb_test = acorr_ljungbox(resid) p_value=round(lb_test['lb_pvalue'][max_lag],4) if p_value>0.05: forecast = results.forecast(steps=1, exog=data[['lag1', 'lag2', 'lag3', 'lag4', 'lag5', 'lag6', 'lag7']].iloc[-1:]) forecast.index[0].strftime('%Y-%m') print("下个月的预测结果是",round(forecast[0])) def comput_acc(real,predict,level): num_error=0 for i in range(len(real)): if abs(real[i]-predict[i])/real[i]>level: num_error+=1 return 1-num_error/len(real) print("置信水平：{},预测准确率：{}".format(0.2,comput_acc(test_x,y_pred,0.2))) else: print('输入的数据不适合使用arima模型进行预测分析，请尝试其他模型')如何修改代码使其正常运行

forecast = results.forecast(steps=1, exog=data[['lag1', 'lag2', 'lag3', 'lag4', 'lag5', 'lag6', 'lag7']].iloc[-1:]) forecast.index[0].strftime('%Y-%m') print("下个月的预测结果是",round(forecast[0...

import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom statsmodels.tsa.arima.model import ARIMAfrom sklearn.metrics import mean_squared_error# 读取csv文件data = pd.read_csv("data.csv", header=None)# 划分训练集和测试集train_size = int(len(data) * 0.7)train_data, test_data = data[:train_size], data[train_size:]# 将时间编号设置为索引train_data.set_index(0, inplace=True)test_data.set_index(0, inplace=True)# 转换为时间序列train_ts = train_data[1]test_ts = test_data[1]# 训练ARIMA模型model = ARIMA(train_ts, order=(1, 1, 1))model_fit = model.fit()# 预测测试集数据predictions = model_fit.forecast(steps=len(test_ts))[0]# 计算rmsermse = np.sqrt(mean_squared_error(test_ts, predictions))print('Test RMSE: %.3f' % rmse)# 绘制图像plt.figure(figsize=(10, 6))plt.plot(train_ts, label='Train')plt.plot(test_ts, label='Test')plt.plot(test_ts.index, predictions, label='Predictions')plt.xlabel('Time/h')plt.ylabel('kwh')plt.title('ARIMA Model Predictions')plt.legend()plt.show()以上代码运行报错如下ValueError: 0 is not in range，请修正代码

predictions = model_fit.forecast(steps=len(test_ts))[0] # 计算rmse rmse = np.sqrt(mean_squared_error(test_ts, predictions)) print('Test RMSE: %.3f' % rmse) # 绘制图像 plt.figure(figsize=(10, 6)) plt...

predictions = model_fit.forecast(steps=180)[0] 解释

model_fit.forecast(steps=180) 是使用已经拟合好的 ARIMA 模型 model_fit 进行未来 180 个时间步的预测。具体来说，forecast() 函数会返回一个元组 (forecast, stderr, conf_int)，其中 forecast 是一个...

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA from sklearn.metrics import mean_squared_error # 读取csv文件 data = pd.read_csv("77.csv", header=None) # 划分训练集和测试集 train_size = int(len(data) * 0.7) train_data, test_data = data[:train_size], data[train_size:] # 将时间编号设置为索引 train_data.set_index(0, inplace=True) test_data.set_index(0, inplace=True) # 删除原来的索引列 train_data.index.name = None test_data.index.name = None # 转换为时间序列 train_ts = train_data[1] test_ts = test_data[1] # 训练ARIMA模型 model = ARIMA(train_ts, order=(1, 1, 1)) model_fit = model.fit() # 预测测试集数据 predictions = model_fit.forecast(steps=len(test_ts))[0] # 计算rmse rmse = np.sqrt(mean_squared_error(test_ts, predictions)) print('Test RMSE: %.3f' % rmse) # 绘制图像 plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.plot(train_ts, label='Train') plt.plot(test_ts, label='Test') plt.plot(test_ts.index, predictions, label='Predictions') plt.xlabel('Time(h)') plt.ylabel('kwh') plt.title('ARIMA Model Predictions') plt.legend() plt.show()以上代码报错如下，请解释并给出修改后的代码KeyError: 0

这个 KeyError 报错是因为你在设置索引的时候使用了一个不存在的列名 0 ，因此需要修改代码中的索引设置。可以将以下两行代码： python train_data.set_index(0, inplace=True) test_data.set_index(0, inplace=...

predictions = model_fit.forecast(steps=len(test_data))[0]

这行代码是用来进行时间序列预测的，其中 model_fit 是一个已经拟合好的时间序列模型，forecast() 方法会根据该模型预测未来一定步数（steps=len(test_data)）的数据，这里的 test_data 指的是测试数据集。...

解释model_fit.forecast(steps=1, exog=exog_forecast)[0]

这段代码中，model_fit.forecast(steps=1, exog=exog_forecast)返回一个数组，其中包含了模型对未来的预测值。由于我们只预测了一步未来，因此这个数组中只有一个元素。代码中的[0]则是取出这个数组中的第一个...

请修改以下代码： import pandas as pdimport numpy as np # 新增代码import statsmodels.api as smfrom pyecharts.charts import Lineimport pyecharts.options as opts# 将weather.csv文件的内容追加到weather2.csv中with open('weather2.csv', 'ab')as f: f.write(open('weather.csv', 'rb').read())# 读取数据df = pd.read_csv('weather2.csv', encoding='gb18030', dtype={'最高气温': np.float64}) # 修改代码# 建立ARIMA模型model = sm.tsa.ARIMA(df['最高气温'], order=(2, 1, 1))result = model.fit()# 预测下一年的天气情况forecast = result.forecast(steps=365)# 绘制预测结果的折线图line = Line()line.add_xaxis(pd.date_range(start='2023-01-01', periods=365))line.add_yaxis('预测最高气温', forecast, is_smooth=True)line.set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title='2022年西安每月最高气温与最低气温平均数'), legend_opts=opts.LegendOpts(orient='vertical', pos_top='15%', pos_left='2%'),)line.render('weathers5.html') 错误有： TypeError: Cannot cast array data from dtype('O') to dtype('float64') according to the rule 'safe' ValueError: could not convert string to float: '最高气温'

2. 修改了 forecast 的取值，由 result.forecast(steps=365) 改成了 result.forecast(steps=365)[0]，因为 result.forecast() 返回的是一个元组，第一个元素是预测结果，第二个元素是预测结果的标准误差。...

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', header=None, names=['value']) # 绘制原始数据图 plt.plot(data) plt.show() # ARIMA模型拟合 model = ARIMA(data, order=(1, 1, 1)) results = model.fit(disp=-1) # 预测未来3个月的数据 forecast = results.forecast(steps=90) # 绘制预测数据图 plt.plot(forecast) plt.show()

最后，使用 forecast() 方法预测未来 3 个月的数据，steps=90 表示预测 90 个时间步长。然后，使用 matplotlib 库绘制了预测数据图。 需要注意的是，这段代码只是一个简单的示例，如果要对时间序列数据进行准确预测...

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model_fit.forecast(steps=7) 应该返回一个形状为 (7,) 的数组，其中包含按时间顺序排列的未来时间步的预测值。如果返回的是一个单独的值而不是数组，则可能是因为 steps 参数设置为了 1，或者是因为模型的...

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Deno Express：模仿Node.js Express的Deno Web服务器解决方案

资源摘要信息:"deno-express:该项目的灵感来自https" 知识点： 1. Deno 介绍：Deno 是一个简单、现代且安全的JavaScript和TypeScript运行时，由Node.js的原作者Ryan Dahl开发。它内置了诸如TypeScript支持、依赖模块的自动加载等功能。Deno的出现是为了解决Node.js存在的一些问题，比如全局状态污染和包管理等。 2. Express.js 概念：Express.js 是一个基于Node.js平台的极简、灵活的web应用开发框架。它提供了一系列强大的功能，用于开发单页、多页和混合web应用。Express.js的亮点在于其路由系统，对中间件的使用，以及对视图引擎的支持。 3. deno-express 项目：该项目以Node.js的Express框架为灵感，为Deno提供了一套类似于Express的Web服务器搭建方式。使用deno-express可以让开发者用熟悉的Express API在Deno环境中快速构建Web应用。 4. TypeScript 使用：TypeScript 是 JavaScript 的一个超集，添加了类型系统和对ES6+的新特性的支持。它最终会被编译成纯JavaScript代码，以便在浏览器和Node.js等JavaScript环境中运行。在deno-express项目中，通过TypeScript编写代码，不仅可以享受到静态类型检查的好处，还可以利用TypeScript的强类型系统来构建更稳定、易于维护的代码。 5. 代码示例解析：在描述中提供了一个简短的代码示例，示范了如何使用deno-express构建一个简单的web server。 - `import * as expressive from "https://raw.githubusercontent.com/NMathar/deno-express/master/mod.ts";` 这行代码通过网络导入了deno-express库的核心模块。 - `const port = 3000;` 定义了一个端口号，即web服务器将监听的端口。 - `const app = new expressive.App();` 创建了一个Express-like的App实例。 - `app.use(expressive.simpleLog());` 使用了一个简单的日志中间件，这可能会记录请求和响应的信息。 - `app.use(expressive.static_("./public"));` 使用了静态文件服务中间件，指定 "./public" 作为静态文件目录，使得该目录下的文件可以被Web服务访问。 - `app.use(expressive.bodyParser.json());` 使用了body-parser中间件，它能解析请求体中的JSON格式数据，使得在后续的请求处理中可以方便地获取这些数据。 6. Deno 与 Node.js 的对比：Deno与Node.js在设计哲学和实现上有明显差异。Deno不使用npm作为包管理器，而是通过URL导入模块。它也具备内置的TLS和网络测试工具，以及自动的依赖项管理，这都是Node.js需要外部模块来实现的功能。 7. 代码示例中的未显示部分：描述中仅展示了server.ts文件的部分内容，根据标准的Express应用结构，可能还会包括定义路由、设置视图引擎、错误处理中间件等。 8. 模块和库的使用：在deno-express项目中，开发者会接触到如何在Deno环境下使用外部模块。在JavaScript和TypeScript社区中，通过URL直接导入模块是一个新颖的方法，它使得依赖关系变得清晰，并且有助于构建安全、无包管理器污染的应用。 9. 对于TypeScript的依赖：由于deno-express项目的代码示例是用TypeScript编写的，所以它展示了TypeScript在Deno项目中如何使用。Deno对TypeScript的支持是原生的，无需额外编译器，直接运行即可。 10. Web服务器搭建实践：通过这个项目，开发者可以学习如何在Deno中搭建和管理Web服务器，包括如何处理路由、如何对请求和响应进行中间件处理等Web开发基础知识点。 通过对以上知识点的了解，可以对deno-express项目有一个全面的认识。该项目不仅为Deno提供了类似Express.js的Web开发体验，还展示了如何利用TypeScript来构建现代化、高性能的Web应用。