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()
时间: 2023-06-25 20:05:48 浏览: 304
这段代码实现了对时间序列数据的 ARIMA 模型拟合和预测。具体解释如下:
首先,通过 pandas 库读取了一个名为 data.csv 的文件,文件中只有一列数据,通过 header=None 和 names=['value'] 参数指定了该列的名称。然后,使用 matplotlib 库绘制了原始数据图。
接着,创建了一个 ARIMA 模型,其中 order=(1, 1, 1) 表示该模型的阶数,即 AR 阶数为 1,差分次数为 1,MA 阶数为 1。然后,使用 fit() 方法对模型进行拟合。
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,需要综合考虑多个因素,如历史数据、趋势、季节性等,以及对模型参数的调整和优化。
相关问题
import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom statsmodels.tsa.arima_model import ARIMAfrom sklearn.metrics import mean_squared_errorimport pymysqlimport time, osimport reimport requestsimport urllibfrom datetime import datetimefrom statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf# 导入模块import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom statsmodels.tsa.arima_model import ARIMAfrom sklearn.metrics import mean_squared_errorimport pymysqlfrom datetime import datetimefrom statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf# 连接数据库connect = pymysql.connect(host='localhost', # 本地数据库 user='root', password='123456', port=3306, charset='utf8', database='sheji') # 数据库名称cur = connect.cursor()# 读取数据try: select_sqli = "SELECT time,xiaoliang FROM sale where chexing='海豚';" cur.execute(select_sqli) data = pd.DataFrame(cur.fetchall(), columns=['time', 'xiaoliang'])except Exception as e: print("读取数据失败:", e)else: print("读取数据成功")# 转换时间格式data['time'] = pd.to_datetime(data['time'], format='%Y-%m')data = data.set_index('time')diff_data = data.diff().dropna()# 绘制自相关图和偏自相关图plot_acf(diff_data)plot_pacf(diff_data)# 确定 ARIMA 模型的参数p = 1d = 1q = 1model = ARIMA(data, order=(p, d, q))model_fit = model.fit(disp=0)# 预测销量y_pred = model_fit.predict(len(data), len(data) + 11, typ='levels')# 绘制预测结果plt.plot(data)plt.plot(y_pred, color='red')plt.show()# 关闭数据库连接cur.close()connect.close()请将这段代码改为移动平均模型
下面是将上述代码改为移动平均模型的示例:
```python
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
import pymysql
from datetime import datetime
from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf
# 连接数据库
connect = pymysql.connect(host='localhost', # 本地数据库
user='root',
password='123456',
port=3306,
charset='utf8',
database='sheji')
# 数据库查询语句
select_sql = "SELECT time, xiaoliang FROM sale WHERE chexing='海豚';"
# 读取数据
try:
data = pd.read_sql(select_sql, connect, index_col='time', parse_dates=True)
except Exception as e:
print("读取数据失败:", e)
else:
print("读取数据成功")
# 移动平均模型
window_size = 3
data_ma = data.rolling(window_size).mean()
data_ma.dropna(inplace=True)
# 绘制自相关图和偏自相关图
plot_acf(data_ma)
plot_pacf(data_ma)
# 选择移动平均模型的滞后阶数
q = 1
# 构建移动平均模型并拟合数据
model = ARIMA(data_ma, order=(0, 0, q))
model_fit = model.fit(disp=False)
# 预测销量并绘图
y_pred = model_fit.predict(len(data_ma), len(data_ma) + 11, typ='levels')
plt.plot(data_ma, label='Original Data')
plt.plot(y_pred, color='red', label='Predicted Data')
plt.legend()
plt.show()
# 关闭数据库连接
connect.close()
```
以上代码通过 rolling() 函数进行滑动窗口处理,计算移动平均值,并选择滞后阶数,然后构建移动平均模型,拟合数据,并进行预测和绘图。需要注意的是,移动平均模型需要对数据进行平稳化处理,否则预测结果可能会出现误差。
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
这段代码的主要问题是在导入模块时没有使用正确的语法,应该在每行语句之间添加换行符。另外,最后一行代码没有输出检验结果。正确的代码应该是这样的:
```
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
lb_test = sm.stats.acorr_ljungbox(resid, lags=[10])
print(lb_test)
```
这样修改后,代码就可以正常执行了。
阅读全文