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基于ARMA差分还原的客流量时间序列预测 完整代码数据

2024-04-01 06:55:47阅读 3

时间序列分析:

时间序列定义为在一定时间间隔内按时间顺序测量的某个数量。 从最广泛的形式来说,时间序列分析是关于推断过去一系列数据点发生了什么,并试图预测未来会发生什么。

1.随机性:由许多不确定因素引起的序列变化,当数据没有明显的模式特征的话,我们认为它是平稳的,Y值在一个范围内随着时间上下浮动

2.长期趋势变化:受某种基本因素的影响,数据依时间变化时表现为一种确定倾向,它按某种规则稳步地增长或下降。使用的分析方法有:移动平均法、指数平滑法、模型拟和法等

3.季节性周期变化:受季节更替等因素影响,序列依一固定周期规则性的变化,又称商业循环。采用的方法:季节指数

4.循环变化:周期不固定的波动变化

采用什么算法?

判断依据

如果自相关是拖尾,偏相关截尾,则用 AR 算法

如果自相关截尾,偏相关拖尾,则用 MA 算法

如果自相关和偏相关都是拖尾,则用 ARMA 算法, ARIMA 是 ARMA 算法的扩展版,用法类似 。

基本步骤

平稳序列

  • 获取时间序列
  • 时间序列绘图
  • 检验序列平稳性
  • 绘制ACF PACF
  • ADF检验
  • 模型预测
  • 预测值还原
  • 预测误差检验

非平稳序列

  • 1.获取时间序列
  • 2.时间序列绘图
  • 3.检验序列平稳性
  • 4.绘制ACF PACF
  • 5.ADF检验
  • 6.序列差分运算
  • 7.检验ACF PACF 值
  • 8.ADF检验(重复6-8步骤,做n阶差分,直至序列平稳)
  • 9.模型预测
  • 10.预测值还原
  • 11.预测误差检验

附我们的项目:

https://download.csdn.net/download/qq_38735017/87630367

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