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python如何實(shí)現(xiàn)平穩(wěn)時(shí)間序列的建模-創(chuàng)新互聯(lián)
這篇文章主要講解了python如何實(shí)現(xiàn)平穩(wěn)時(shí)間序列的建模，內(nèi)容清晰明了，對(duì)此有興趣的小伙伴可以學(xué)習(xí)一下，相信大家閱讀完之后會(huì)有幫助。
一、平穩(wěn)序列建模步驟
假如某個(gè)觀察值序列通過序列預(yù)處理可以判定為平穩(wěn)非白噪聲序列，就可以利用ARMA模型對(duì)該序列進(jìn)行建模。建模的基本步驟如下：
（1）求出該觀察值序列的樣本自相關(guān)系數(shù)（ACF）和樣本偏自相關(guān)系數(shù)（PACF）的值。
（2）根據(jù)樣本自相關(guān)系數(shù)和偏自相關(guān)系數(shù)的性質(zhì)，選擇適當(dāng)?shù)腁RMA（p，q）模型進(jìn)行擬合。
（3）估計(jì)模型中位置參數(shù)的值。
（4）檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷挠行?。如果模型不通過檢驗(yàn)，轉(zhuǎn)向步驟（2），重新選擇模型再擬合。
（5）模型優(yōu)化。如果擬合模型通過檢驗(yàn)，仍然轉(zhuǎn)向不走（2），充分考慮各種情況，建立多個(gè)擬合模型，從所有通過檢驗(yàn)的擬合模型中選擇最優(yōu)模型。
（6）利用擬合模型，預(yù)測(cè)序列的將來(lái)走勢(shì)。
二、代碼實(shí)現(xiàn)
1、繪制時(shí)序圖，查看數(shù)據(jù)的大概分布
trainSeting.head() Out[36]: date 2017-10-01 126.4 2017-10-02 82.4 2017-10-03 78.1 2017-10-04 51.1 2017-10-05 90.9 Name: sales, dtype: float64 plt.plot(trainSeting)
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