时间序列分析arima模型算法流程图

对于时间序列ARIMA模型的算法流程图如下所示：

1. 获取被观测系统的时间序列数据。
2. 绘制数据图表，检查时间序列是否平稳。如果不平稳，进行d阶差分运算，将其转化为平稳时间序列。
3. 对平稳时间序列进行自相关图（ACF）和偏自相关图（PACF）分析，以确定最佳的阶数p和q。
4. 根据得到的p和q，建立ARIMA模型。
5. 对建立的ARIMA模型进行模型检验，使用AIC和BIC指标来选择更简单的模型。
6. 如果模型检验通过，则使用该ARIMA模型进行预测和分析。

总结：ARIMA模型的算法流程图包括数据获取、平稳性检验、自相关图和偏自相关图分析、ARIMA模型建立和模型检验等步骤。通过这些步骤，可以得到一个最佳的ARIMA模型，并用该模型进行时间序列分析和预测。