时间序列预测是通过分析历史数据，利用统计模型或机器学习算法对未来趋势进行预估的技术。它广泛应用于金融、气象、销售等领域，以下是核心知识点整理：

常见模型与方法

  • ARIMA：自回归积分滑动平均模型，适合捕捉线性趋势
    ARIMA模型
  • LSTM：长短期记忆网络，处理非线性复杂模式
    LSTM神经网络
  • Prophet：Facebook开源的季节性预测工具
    Prophet_时间序列
  • SARIMA：季节性ARIMA模型，扩展了传统ARIMA的适用性
    SARIMA_季节性分析

预测步骤指南

  1. 数据预处理
    • 检查缺失值（🔧）
    • 趋势与季节性分解（📊）
    • 稳定方差处理（🔄）
  2. 模型选择
    根据数据特性选择合适工具：
    • 线性趋势 → ARIMA
    • 非线性模式 → LSTM
    • 多季节性需求 → SARIMA
  3. 训练与验证
    使用滚动预测（🔁）和误差指标（📉 MAE/RMSE）评估模型效果

实战代码示例

from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA
model = ARIMA(data, order=(5,1,0))  # (p,d,q)参数
results = model.fit()
print(results.summary())

⚠️ 注意：实际应用需根据数据特性调整参数

扩展学习

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