前言 Java处理时间Java为我们提供了用于处理时间的类，通过这些类能够方便地进行时间方面的计算，包括获取某个时间的时间戳，根据时区对时间的转换等等。 这些类中往往都重写了compareTo()方法，能够通过该方法来对时间之间的先后顺序进行比较，非常方便。Date类 Date类可以用来获取当前的时间戳，单位是毫秒级别的，如果频繁获取时间戳，使用该类的效果也是不错的，比System类来获取时间
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2023-09-19 07:18:48
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一、概述 在生产和科学研究中，对某一个或者一组变量 x(t)x(t) 进行观察测量，将在一系列时刻 t1,t2,⋯,tnt1,t2,⋯,tn 所得到的离散数字组成的序列集合，称之为时间序列。时间序列分析是根据系统观察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。时间序列分析常用于国民宏观经济控制、市场潜力预测、气象预测、农作物害虫灾害预报等各个方面。 ARIMA模型，全
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2023-07-16 20:27:06
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在本课中，您将发现一种使用ARIMA构建模型的特定方法：自动回归集成移动平均。ARIMA 模型特别适合拟合显示非平稳性的数据。一般概念为了能够使用 ARIMA，您需要了解一些概念：? 平稳性。从统计学的角度来看，平稳性是指数据的分布在随时间变化时不会发生变化。因此，非平稳数据会显示由于趋势而导致的波动，必须对其进行转换才能进行分析。例如，季节性可以引入数据波动，并且可以通过“
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2023-10-08 13:00:55
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ARIMA单变量预测股价DEMO时间序列介绍:统计学模型-ARIMA介绍ARIMA 参数选择说明源代码解析参考资料 时间序列介绍:时间序列(TIME-SERISE)充斥着我们生活的空间，在金融、医疗、交通等领域都可体现，甚至我认为人类个体生存生活的时间线都是时间序列，个体在什么时间干了什么事，具体量化细分皆是时间序列。在严格学术意义上大致将时间序列区别为，平稳时间序列和非平稳时间序列。平稳时间序
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2023-12-21 10:04:35
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一、理论知识基本思想：ARIMA模型的全称叫做自回归移动平均模型，全称是(ARIMA,Autoregressive Integrated Moving Average Model)。也记作ARIMA(p,d,q)，是统计模型(statisticmodel)中最常见的一种用来进行时间序列预测的模型。基本原理：将非平稳时间序列转化为平稳时间序列然后将因变量仅对它的滞后值以及随机误差项的现值和滞后值进行
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2023-08-17 16:34:57
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需要jar包Jama-1.0.2.jar，数据：时序数据的值 下载连接 package arima;
import java.util.Vector;
public class ARMAModel
{
private double [] data = {};
private int p; //AR阶数
private int q; //MA阶数
public ARMAModel
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2023-08-04 12:39:31
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时间序列简介 时间序列 是指将同一统计指标的数值按其先后发生的时间顺序排列而成的数列。时间序列分析的主要目的是根据已有的历史数据对未来进行预测。常用的时间序列模型常用的时间序列模型有四种：自回归模型 AR(p)、移动平均模型 MA(q)、自回归移动平均模型 ARMA(p,q)、自回归差分移动平均模型 ARIMA(p,d,q), 可以说前三种都是 ARIMA(p,d,q)模型的特殊形式。模型的具
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2024-01-22 21:13:23
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数据平稳性与差分法平稳性：平稳性就是要求经由样本时间序列所得到的拟合曲线 在未来的一段期间内仍能顺着现有的形态“惯性”地延续下平稳性要求
原创
2022-01-11 15:49:58
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1、模型识别 （1）数据录入 打开 Eviews 软件，选择―File菜单中的―New–Workfile‖选项，在“Workfile structure type” 栏选择“Dated –regular frequency”，在“Date specification”栏中分别选择“Annual”(年数据)，分别在起始年输入1867，终止年输入1938，点击ok，这样就建立了一个工作文件。点击 Fi
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2023-12-10 09:46:03
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指数平滑法对时间序列上连续的值之间的相关性没有要求。但是，如果你想使用指数平滑法计算出预测区间， 那么预测误差必须是不相关的， 且必须是服从零均值、 方差不变的正态分布。即使指数平滑法对时间序列连续数值之间相关性没有要求，在某种情况下， 我们可以通过考虑数据之间的相关性来创建更好的预测模型。 自回归移动平均模型（ ARIMA）是最常用的时间序列预测模型。注意：
时间序列模型通常适用于做短
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2023-09-26 05:20:47
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# Java ARIMA 时间序列模型示例
随着大数据时代的到来，时间序列分析在金融、气象、生产等领域变得越来越重要。ARIMA（自回归积分滑动平均）模型就是一种经典的时间序列分析方法，它可以对一维时间序列数据进行建模和预测。本文将通过示例讲解如何在Java中实现ARIMA时间序列模型，并使用一些可视化工具来辅助理解。
## 什么是ARIMA模型？
ARIMA模型由三个成分组成：
1. **
# ARIMA时间序列模型简介
时间序列是统计学中一种重要的分析方法，用于描述和预测时间上的变化。ARIMA模型（自回归滑动平均模型）是一种常用的时间序列模型，可以用来分析和预测具有一定规律性的数据。
## 什么是ARIMA模型
ARIMA模型是由三个部分组成的：自回归（AR）、差分（I）和移动平均（MA）。其中，自回归是指当前值与前几个值之间存在关系；差分是指对数据进行差分，消除非平稳性；
原创
2024-01-04 12:26:31
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数据平稳性与差分法平稳性平稳性要求序列的均值和方差不发生明显变化严平稳表示的分布不随时间的改变而改变如：白噪声（正态），无论怎么取，都是期望为0，方差为1弱平稳期望与相关系数（依赖性）不变未来某时刻的t的值Xt 就要依赖于它的过去信息，所以需要依赖性差分法时间序列在t与t-1时刻的差分ARIMA模型自回归模型(AR)描述当前值与历史值之间的关系，用变量自身的历史时间数据对自身进行预测自回归模型必须
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2023-12-20 10:01:18
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一、ARIMA模型基本概念1.1 自回归模型（AR）描述当前值与历史值之间的关系，用变量自身的历史数据对自身进行预测；自回归模型必须满足平稳性的要求；（何为平稳性：见时间序列数据分析基本概念）p阶自回归过程的公式定义： 其中是当前值，是常数项，p是阶数，是自相关系数，是误差。1.1.1 自回归模型的限制自
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2023-10-07 21:43:59
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一、时间序列分析北京每年每个月旅客的人数，上海飞往北京每年的游客人数等类似这种顾客数、访问量、股价等都是时间序列数据。这些数据会随着时间变化而变化。时间序列数据的特点是数据会随时间的变化而变化。随机过程的特征值有均值、方差、协方差等。如果随机过程的特征随时间变化而变化，那么数据是非平稳的，相反，如果随机过程的特征随时间变化而不变化，则此过程是平稳的。如图所示：非平稳时间序列分析时，若导致非平稳的原
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2023-07-16 20:28:52
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时间序列分析模型——ARIMA模型一、研究目的传统的经济计量方法是以经济理论为基础来描述变量关系的模型。但经济理论通常不足以对变量之间的动态联系提供一个严密的说明，而且内生变量既可以出现在方程的左端又可以出现在方程的右端使得估计和推断变得更加复杂。为了解决这些问题而出现了一种用非结构方法来建立各个变量之间关系的模型，如向量自回归模型（vector autoregression,VAR）和向量误差修
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2023-07-16 20:29:35
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# Python时间序列预测 ARIMA
时间序列预测是数据分析中常用的一种方法，它可以帮助我们了解数据的趋势和周期性，以便做出更准确的预测。ARIMA（自回归移动平均模型）是一种经典的时间序列模型，它结合了自回归和移动平均的特点，能够很好地拟合各种类型的时间序列数据。
在本文中，我们将介绍如何使用Python中的statsmodels库来实现ARIMA模型进行时间序列预测。我们将以股票价格数
原创
2024-03-19 05:04:05
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ARIMA模型：(英语：Autoregressive Integrated Moving Average model)，差分整合移动平均自回归模型，又称整合移动平均自回归模型(移动也可称作滑动)，是时间序列预测分析方法之一。AR是“自回归”，p为自回归项数;MA为“滑动平均”，q为滑动平均项数，d为使之成为平稳序列所做的差分次数(阶数)。
简介：
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2023-07-24 20:38:00
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# Java ARIMA实现指南
## 引言
在实际的数据分析和预测过程中，ARIMA模型是一种常用的时间序列预测模型。ARIMA模型结合了自回归（AR）和移动平均（MA）模型的特性，能够对时间序列数据进行建模和预测。本文将指导你如何使用Java来实现ARIMA模型。
## 流程概览
下面是实现ARIMA模型的整体流程概览，通过步骤表格形式展示：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --
原创
2023-08-09 10:06:59
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时间序列是在时间点上形成的数值序列，时间序列预测是通过观察历史数据预测未来的值。ARIMA模型（Autoregressive Integrated Moving Average model）是时间序列预测分析方法之一，全称叫做自回归差分移动平均模型。 本文是看网上博客整理而来，原始文章是： 时间序列
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2020-09-21 16:13:00
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