arima314 = ARIMA(df["confirmNum"][0:-7],order=(5,1,5)).fit()

时间: 2024-05-29 10:14:54 浏览: 77
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arima算法.rar_5. ARIMA算法_arima_matlab_噪声检测

这段代码的作用是使用ARIMA模型对时间序列数据进行拟合，并返回拟合后的模型对象。其中，ARIMA模型的参数由`(p,d,q)`三个值确定，表示AR、差分和MA模型的阶数。本代码中，`order=(5,1,5)`表示使用5阶AR模型、1阶差分和5阶MA模型进行拟合。`df["confirmNum"][0:-7]`表示从数据框`df`中选取`confirmNum`这一列，并且去除最后7个数据进行拟合。最后，使用`.fit()`方法对模型进行拟合并返回拟合后的模型对象`arima314`。
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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'

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)[0] # 绘制预测结果的折线图 line = Line() line.add_xaxis(pd.date...

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

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然后，代码建立了ARIMA(0,1,1)模型，并使用该模型对差分后的数据进行了拟合。拟合后得到的值存储在predictions_ARIMA_diff中，并打印出前几行。 最后，代码绘制了拟合值和差分后数据的图形，并使用exit()函数退出...

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model = ARIMA(df['最高气温'], order=(2, 1, 1)) result = model.fit() # 预测下一年天气情况 forecast = result.forecast(steps=365) # 绘制预测结果 plt.plot(forecast, label='预测') plt.xlabel('日期') plt....

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Minecraft服务器管理新插件ServerForms发布

资源摘要信息:"ServerForms是一个专门为Minecraft服务器设计的管理插件，它是建立在Spigot平台之上的，能够帮助服务器管理员高效地收集玩家输入。ServerForms提供了完全可定制的表单系统，可以根据不同管理员的需求进行调整和优化。 1. 插件特性：ServerForms的主要功能包括但不限于收集用户输入，管理员可以根据需要定制表单的内容、格式和行为。这为服务器的运营提供了灵活性和可扩展性，允许插件适应不同的应用场景。 2. 插件开发状态：根据描述，ServerForms目前处于开发阶段，仍然在不断完善和增加新功能。当前版本可能已经具备了一定的功能，但作者明确表示正在工作中的内容将会带来更多的改进和增强。 3. 未来更新计划：作者提到了未来的几个增强方向。例如，'Better permissions handling'意味着将会对权限控制进行优化，以支持更精细的权限分配，确保服务器的安全性和稳定性。'New commands'说明会有新的命令添加，以便管理员能够更方便地管理和操作服务器。'Fix /readapp to show new applications from last login'表明将修复读取新申请的功能，确保管理员能够及时查看用户自上次登录后的申请信息。'Allow for creation of new forms from console or in game'则是一个非常实用的改进，它可以让管理员通过控制台或游戏内界面创建新的表单，无需进入服务器后台进行操作。最后，插件作者还开放了建议通道，鼓励用户提出自己的意见和建议，以便进一步改进插件。 4. 技术栈与开发语言：从标签"Java"来看，ServerForms是用Java编程语言开发的。Java是广泛用于服务器端开发的语言之一，特别是在Spigot平台上的Minecraft插件开发中。Java的跨平台性、面向对象的特性和成熟的生态系统使其成为构建此类工具的理想选择。 5. 文件信息：提供的压缩包子文件名称为"ServerForms-master"，这暗示了源代码可能托管在GitHub或类似的代码托管平台上，而"master"通常指的是主分支，表明这是一个主开发线的快照。 总结来说，ServerForms是一个面向Minecraft服务器的插件，用于定制和管理用户输入表单。它提供了许多可定制的选项，并且正在积极开发中。该插件基于Java开发，采用了Spigot平台，并且作者正在考虑用户反馈以优化未来的版本。"