文件名称：Arima:使用ARIMA进行时间序列预测
文件大小：2.04MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-28 15:23:59
JupyterNotebook
时间序列预测的Arima 自回归综合移动模型是用于时间序列预测的广义移动平均模型。 非季节Arima具有三个分量p，d，q。 p-指定时间延迟的顺序。 d-指定差异程度 q-指定移动平均线的顺序。 ARIMA是实现的python统计资料库，将用于训练和预测。 该项目使用的是ARIMA的非季节性变体。 资料集 非季节性ARIMA已针对两个数据集进行了验证。 第一个包括温度数据，第二个包括乘客数据。 两者都可以在线获得。 任务是预测两个数据集的未来时间序列值。 实用方法 def isSeriesStationary ( series ): pValue = adfuller ( series )[ 1 ] if pValue > 0.05 : return False else : return True def isSerie
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Arima-master
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----LICENSE(1KB)
----README.md(6KB)
----Arima.ipynb(438KB)
----Data()
--------AirPassengers.csv(2KB)
--------temperature-2.xls(161KB)
--------daily-minimum-temperatures-in-me.csv(55KB)
----Images()
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