Python实现时间序列非线性预测：GDP增长率的趋势分析与未来预测

本篇文本主要介绍的是如何使用Python进行时间序列数据的非线性预测，具体涉及到了几个关键步骤和技术。首先，作者导入了所需的Python库，如pandas用于数据处理，numpy用于数值计算，matplotlib用于数据可视化，以及scikit-learn中的线性模型和多项式特征提取。 在代码的开始，作者读取了一个名为“遂宁GDP增长率.csv”的CSV文件，其中包含“年份”和“GDP增长率”两个变量。使用pandas的read_csv函数加载数据，并设置了中文支持。通过scatter_matrix函数，作者绘制了年份和GDP增长率之间的散点图，以便初步了解数据的分布和可能存在的趋势。 接下来，作者创建了一个非线性关系的示例，通过numpy生成一个年份范围的x值，然后计算对应的y值（x值的四次方），展示了一个简单的非线性函数。这将作为构建非线性模型的基础。 然后，作者引入了sklearn的LinearRegression模型，并通过PolynomialFeatures类创建了多项式特征。这里选择的degree参数为4，意味着模型将考虑输入数据的四次方关系。通过fit_transform方法将年份数据转换为四次多项式特征，然后使用线性回归模型拟合数据。通过score方法评估模型的拟合效果，得分表示模型在训练数据上的预测能力。 最后，作者利用训练好的模型对未来几年（2020年至2025年）的GDP增长率进行了预测。通过fit_transform和predict方法，预测出这些年的GDP增长率，并将结果打印出来。 总结来说，本文展示了如何使用Python进行时间序列数据的非线性预测，包括数据预处理、特征工程（多项式特征）以及应用线性回归模型进行预测。这种方法对于理解和预测非线性趋势的数据非常实用，适用于经济学、金融等领域对历史数据的未来预测分析。