arimax模型预测python代码

ARIMAX模型是ARIMA模型的扩展，可以处理外生变量的影响。下面是一个ARIMAX模型预测的Python代码示例：

import pandas as pd
import statsmodels.api as sm

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

# 定义外生变量
exog = pd.read_csv('exog.csv', index_col='Date')
exog.index = pd.to_datetime(exog.index)

# 拟合ARIMAX模型
model = sm.tsa.ARIMA(data, order=(1,1,1), exog=exog).fit()

# 预测未来值
forecast = model.forecast(steps=10, exog=exog[-10:])

# 打印预测值
print(forecast)

其中，`data`是时间序列数据，`exog`是外生变量数据，`order`参数指定ARIMA模型的阶数，`exog`参数指定ARIMAX模型的外生变量，`forecast`方法用于预测未来值，`steps`参数指定预测的步数。

相关问题

arimax模型预测python

ARIMAX模型（Autoregressive Integrated Moving Average with Exogenous Variables）是ARIMA模型的扩展，它允许使用外部变量来进一步提高预测准确性。在Python中，可以使用statsmodels库中的ARIMAX函数来构建ARIMAX模型。

下面是一个简单的ARIMAX模型预测的示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np
import statsmodels.api as sm

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

# 拆分训练集和测试集
train_data = data[:'2019']
test_data = data['2020':]

# 构建ARIMAX模型
exog = train_data[['Exog_Var1', 'Exog_Var2']]
model = sm.tsa.ARIMAX(train_data['Target_Var'], exog=exog, order=(1,1,1))

# 拟合模型
results = model.fit()

# 预测测试集
exog_test = test_data[['Exog_Var1', 'Exog_Var2']]
pred = results.predict(start='2020-01-01', end='2021-01-01', exog=exog_test)

# 绘制预测结果和实际值
ax = pred.plot(label='Predicted')
test_data['Target_Var'].plot(ax=ax, label='Actual')
ax.legend()

在上面的代码中，首先读取时间序列数据，并将其拆分为训练集和测试集。然后，使用train_data中的两个外部变量Exog_Var1和Exog_Var2构建ARIMAX模型，其中目标变量为Target_Var，AR阶数为1，差分阶数为1，MA阶数为1。

接下来，使用拟合的模型对测试集进行预测，并将预测结果与实际值绘制在同一图表中。

需要注意的是，ARIMAX模型需要外部变量的历史数据，因此在实际应用中，需要确保外部变量的数据可用并与目标变量的数据对齐。

arimax模型预测

ARIMAX模型是ARIMA模型的一个扩展版本，它包括其他独立（预测）变量。该模型假定一个变量的未来的值线性地取决于其过去的值，以及过去（随机）影响的值。因此，ARIMAX模型可以用于预测未来的温度和收入。根据引用\[1\]中提供的期望收入值和温度数据，可以使用ARIMAX模型对未来6个时期的温度和收入进行预测。然后，可以使用apply()函数来区分不同的预测期，并评估模型在每个预测期的表现，如引用\[2\]所述。最后，可以计算ARIMAX模型的平均绝对比例误差，并与其他模型的误差进行比较，以确定该模型是否比其他模型更适合数据。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [ARIMA模型，ARIMAX模型预测冰淇淋消费时间序列数据](https://blog.csdn.net/tecdat/article/details/128090488)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [R语言多元时间序列滚动预测：ARIMA、回归、ARIMAX模型分析](https://blog.csdn.net/qq_19600291/article/details/118158357)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]