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python_arima

于 2022-08-23 发布 文件大小:2.45 kB
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代码说明:

1.获取被观测系统时间序列数据; 2.对数据绘图,观测是否为平稳时间序列;对于非平稳时间序列要先进行d阶差分运算,化为平稳时间序列; 3.经过第二步处理,已经得到平稳时间序列。要对平稳时间序列分别求得其自相关系数ACF 和偏自相关系数PACF ,通过对自相关图和偏自相关图的分析,得到最佳的阶层p和阶数q 4.由以上得到的d(差分次数)、q(阶层数)、p(阶数) ,得到ARIMA模型。然后开始对得到的模型进行模型检验。

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