python最简单的时间序列预测,python 时间序列模型
为什么要用Python？经典的Python机器学习库Scikit-learn，没有内置用于时间序列分析的API，但是Python也有时间序列模型，主要是statsModels的tsa模块，ARMA，ARIMA等算法。此外，在模型建模所需的一系列判别操作和检查中，还提供了平滑度检查、白噪声检查、是否有差异(熊猫库中有差异方法)、AIC和BIC模型的步长确定等方法和功能。
导入模块
import panda aspportnumpyasnpimportmatplotlib。pyplotportstatmodels。apiassmfromstatmodels。graphics.api导入6是时序图数据. plot一家餐厅的销售数据=pd.read _ excel (Timelist.xlsx ，index_col= date )。
稳定性检查：
从图中可以看出，时间序列是不稳定的，但是否稳定也可以通过adf检查或Kpss检查来判断。
from stats models . TSA . stattoolsportfuller，kpssADF=adfuller(data[销售数量])# print)df test)ADF out=PD . ser rer("暂停的观察次数")print (ADF输出(KPSS测试=KPSS))
结果表明，adf检测到的P值远大于0.05，而KPSS检测到的P值与0.05相差不大，可以判断该时间序列是不稳定的。ADF检测：
静态测试1.813771
p值0.998376
滞后用户10.000000
KS检验：(0.4503223095873123，0.05546452172960678，10，{10%: 0.347， 5%: 0.463， 2.5%: 0.574)
差分处理
对不稳定数据进行处理，并进行差分处理。
Diff1=data.diff(1) #主差异处理diff 1=diff 1 . dropna))diff 1 . columns=[][差异销售]
差异后，检查平滑度。
Print ("ADF检测差异后的稳定性")ADF=ADfuller) diff1)("差异销售"(print) ADF2))))))))))))。
检测结果表明，p值为0.022，小于0.05，差值后序列稳定(-3.5656236723537，0.026744048798，0，35，(1%):-3。56666.76667676667
白噪声检测，结果：[统计，p值]
Fromstatsmodels。统计数据。诊断ImportCORR _ LjungboxPrint(白噪声检测结果：，acorr_ljungbox) diff1，lags=1))
白噪声检测结果表明，0.00077的P值远小于0.05，因此差分序列是稳定的非白噪声序列。白噪声检测结果：(array([11.30402222]]，array) [0.0077339])
模型步骤
1)根据序列的自相关和偏自相关特性确定灰度。
fromstatsmodels . graphics . tsaplotsportplot _ ACF，plot_pacf#一阶差分的时间序列的均值和方差几乎是稳定的，所以差分数d可以设为1。#自相关图和偏相关图plot _ acf (diff1)。show () plot _ acf (diff1)。show())。
一阶差分后序列的自相关图
一阶差分后序列的偏自相关图
2)通过相对最优的模型辨识，得到bic信息最少的模型阶数。
from stats models . TSA . ARIMA _ model import # step，一般p，q的最大值为数据长度的十分之一qmax=int(len(data)/10)qmax=int(len)data)/10)BIC _矩阵=[] forpinrange) pmax1q)。适合(。bic)除外：tmp . append(none)BIC matrix . append。
计算出的BIC数据是432。46360 . 38686868686
423.628276 426.073601楠楠
楠楠
430.317524楠楠436.334434343436
BIC的p和q的最小值是0和1。
建立ARIMA (0，1，1)模型
模型=ARIMA(数据，(0，1，1))。适合)))))。
模型检查
需要检查模型检测的残差是否为白噪声序列，然后才能进行预测。
Resids=model.resid # residual，#表示残差是纯随机序列，即白噪声序列print( residual的白噪声检测结果：，acorr_ljungbox(resids，lags=1))要求检测残差独立性，durbin_watson是print(Durbin_Watson检测结果)和sm。统计数据。
检测结果如下：白噪声检测的P值为0.95，残差为白噪声，durbin_watson检测结果为1.973，2附近表示满意残差独立，qq图显示正态分布残差的白噪声检测结果：(arrarason
durbin_watson试验的结果：19960.688686866617
现在，您可以使用训练好的模型进行预测。
Print(model.forecast(5))预测5天的返回结果：预测结果、标准误差、置信区间(array ([266288，2023))。50866.68668686661
5073.78819955]、
数组([73.08574135、142 . 68322、187、223 . 22236736767
254.95712673]、
数组([ 4730.72083205，5017.2116737 ]，[ 4644.96626651，5202.87721258 ])，
[ 4606.29994008,5341.45451235 ],[ 4585.18710806,5462.4783177 ],
[ 4574.08141355,5573.49498555 ] )
PRED=模型。预测(2015 . 2 . 7)，)2015 . 2 . 15)，dynamic=true，typ=levels )预测的时间段是2015-02-074873。
2015-02-08 4923.921740
2015-02-09 4973.877226
2015-02-10 5023.832713
2015-02-11 5073.788200
2015-02-12 5123.743686
2015-02-13 5173.699173
2015-02-14 5223.654660
2015-02-15 5273.610146
频率：D、数据类型：float64
预测趋势图
fig，ax=PLT . subplots(ax=data . loc(2015/1/20(:)。plot)ax)fig=model . plot _ predict())ax
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