Python SARIMA模型实例实现
流程图
flowchart TD
A(获取数据) --> B(数据预处理)
B --> C(建立SARIMA模型)
C --> D(模型拟合)
D --> E(模型预测)
步骤
| 步骤 | 描述 | 代码示例 |
|---|---|---|
| 1 | 获取数据 | data = pd.read_csv('data.csv') |
| 2 | 数据预处理 | data['Date'] = pd.to_datetime(data['Date']) |
| 3 | 建立SARIMA模型 | model = SARIMAX(data, order=(1, 1, 1), seasonal_order=(1, 1, 1, 12)) |
| 4 | 模型拟合 | results = model.fit() |
| 5 | 模型预测 | forecast = results.predict(start=len(data), end=len(data)+10, dynamic=True) |
代码实现
获取数据
import pandas as pd
# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')
数据预处理
# 将日期列转换为日期格式
data['Date'] = pd.to_datetime(data['Date'])
建立SARIMA模型
from statsmodels.tsa.statespace.sarimax import SARIMAX
# 建立SARIMA模型
model = SARIMAX(data, order=(1, 1, 1), seasonal_order=(1, 1, 1, 12))
模型拟合
# 拟合模型
results = model.fit()
模型预测
# 预测未来10个时间点的值
forecast = results.predict(start=len(data), end=len(data)+10, dynamic=True)
类图
classDiagram
class SARIMA {
-data
-model
+__init__(data)
+preprocess_data()
+build_model(order, seasonal_order)
+fit_model()
+predict_future(steps)
}
通过以上步骤，你可以成功实现Python中SARIMA模型的应用。希望你能够理解并掌握这个过程，加油！
