ARIMA模型 (AutoRegressive Integrated Moving Average) 算法详解与PyTorch实现
ARIMA模型 (AutoRegressive Integrated Moving Average) 算法详解与PyTorch实现
目录
- ARIMA模型 (AutoRegressive Integrated Moving Average) 算法详解与PyTorch实现
- 1. ARIMA模型概述
- 1.1 时间序列预测
- 1.2 ARIMA的优势
- 2. ARIMA的核心技术
- 2.1 自回归 (AR)
- 2.2 差分 (I)
- 2.3 移动平均 (MA)
- 2.4 ARIMA模型
- 3. PyTorch实现ARIMA
- 3.1 环境准备
- 3.2 PyTorch实现ARIMA
- 4. 案例一：时间序列预测任务 - Air Passengers数据集
- 4.1 数据集介绍
- 4.2 数据预处理
- 4.3 模型训练与评估
- 4.4 运行结果
- 5. 案例二：时间序列预测任务 - Monthly Sunspots数据集
- 5.1 数据集介绍
- 5.2 数据预处理
- 5.3 模型训练与评估
- 总结
1. ARIMA模型概述
ARIMA（AutoRegressive Integrated Moving Average）模型是一种经典的时间序列预测模型，由Box和Jenkins于1970年提出。ARIMA模型结合了自回归（AR）、差分（I）和移动平均（MA）三个部分，能够有效地捕捉时间序列数据中的趋势和季节性。ARIMA广泛应用于经济、金融、气象等领域的时间序列预测。
1.1 时间序列预测
时间序列预测是一种基于历史数据预测未来值的方法。ARIMA模型通过捕捉时间序列数据中的自相关性和移动平均性，能够进行准确的预测。
1.2 ARIMA的优势
- 灵活性：ARIMA模型能够处理多种时间序列数据，包括平稳和非平稳数据。
- 解释性强：ARIMA模型的参数具有明确的统计意义，便于解释和分析。