Python实现ARIMA与SVR时间序列预测分析教程

资源摘要信息:"本资源是一份关于如何使用Python进行时间序列数据预测分析的课程设计报告，涵盖了使用ARIMA模型和SVR（支持向量回归）进行预测的过程。资源中包含了多个Python脚本文件，每个文件都有特定的功能和用途，以下是详细的文件功能和知识点说明： ARIMA模型部分： 1. acf_pacf.py：该脚本用于计算时间序列的自相关系数（ACF）和偏自相关系数（PACF）。自相关系数衡量的是时间序列中一个值与其先前值的相关性，而偏自相关系数则是在考虑了中间值的影响后，该值与其先前值的相关性。这两个系数是ARIMA模型参数选择的重要依据。 2. buildArima.py：该脚本用于探究并确定ARIMA模型的最佳参数。ARIMA模型有三个参数：p（自回归项）、d（差分次数）、q（移动平均项），通过此脚本可以找到最佳组合以提高模型的预测准确性。 3. dataPreTest.py：该脚本用于查看数据，并可以画出数据的散点图，帮助我们直观理解数据的分布和趋势。 4. testModel.py：该脚本用于启动ARIMA模型的预测功能，对未来的2606个数据点进行预测，并将预测结果与真实数据比较，计算均方误差（MSE）值以评估模型性能。 SVR（支持向量回归）部分： 1. FindBestPam.py：该脚本用于找出SVR模型的最佳参数。SVR模型通过核函数将数据映射到高维空间进行线性回归，参数包括惩罚系数C和核函数的参数gamma，该脚本可以帮助选择合适的参数以提高模型的预测能力。 2. svmprediction.py：该脚本用于建立SVR模型并进行预测，预测未来2606个数据点，并与真实数据比较计算MSE值。 3. testGammaAndC.py：该脚本用于探究SVR模型中gamma参数和C参数对模型预测性能的影响。通过改变这两个参数，可以观察到模型预测性能的变化，进而优化模型参数。 数据预处理部分： 1. adf.py：该脚本用于进行ADF（Augmented Dickey-Fuller）平稳性检验。时间序列数据的平稳性是使用ARIMA模型的前提条件之一，ADF检验可以帮助我们判断数据是否平稳，如果不平稳则需要进行差分处理。 2. ch.py：该脚本用于解决画图过程中可能出现的中文乱码问题。由于某些Python绘图库在输出中文字符时可能会出现乱码，这个脚本可以解决这一问题，使得绘图结果中的中文标签可正确显示。 3. readCsv.py：该脚本用于读取CSV格式的数据文件。CSV是常用的数据存储格式，该脚本可以读取CSV文件中的数据，并将其转换为Python可以处理的数据结构，为后续的模型训练和预测做准备。 整体来看，这份资源为学习和实践Python在时间序列预测分析中的应用提供了丰富的代码示例和详细的脚本说明。通过这些脚本的学习和使用，可以掌握ARIMA和SVR两种模型的建模流程、参数优化以及数据预处理等关键知识点，为深入理解和应用时间序列预测分析打下坚实的基础。"