ARIMA模型又称自回归求和移动平均模型,当时间序列本身不是平稳的时候,如果它的...有趋势的时间序列预测、具季节性周期的时间序列预测以及差分自回归滑动平均.(auto regression moving average)模型,它是目前最常用的拟合平稳序列的模型,它又可细分为AR模型(auto regression model)、MA模型(moving average model)和ARMA模型(auto regression moving average model)三大类。
时间序列分析是根据系统观测得到的时间序列数据,通过曲线拟合和参数估计来建立数学模型的理论和方法。它一般采用曲线拟合和参数估计方法(如非线性最小二乘法)进行。时间序列分析常用在国民经济宏观控制、区域综合发展规划、企业经营管理、市场潜量预测、气象预报、水文预报、地震前兆预报、农作物病虫灾害预报、环境污染控制、生态平衡、天文学和海洋学等方面。
必须是平稳数据,数据集随便找什么都可以,首先检验是否平稳,若不平稳进行差分运算直至平稳。在真实数据集中划分出训练集和测试集,使用测试集可检验预测结果的准确性。