基于Python的ARIMA算法实现

简介：
本项目利用Python编程语言实现了ARIMA时间序列预测模型，旨在探索和优化不同数据集上的参数配置，以提升预测准确性。 ARIMA模型是由Box和Jenkins在20世纪70年代初提出的一种著名的时间序列预测方法，也被称为博克思-詹金斯法或box-jenkins模型。该模型的全称是自回归积分滑动平均模型（Autoregressive Integrated Moving Average Model）。其中，ARIMA(p, d, q)代表差分自回归移动平均模型，p表示自回归项的数量，q为移动平均项数，d则是在时间序列变为平稳时进行的差分次数。所谓ARIMA模型是指将非平稳的时间序列转化为平稳的时间序列，并通过因变量对其滞后值以及随机误差项的现值和滞后值进行回归分析来建立模型。根据原序列是否平稳及回归中所包含的部分不同，该方法包括移动平均过程（MA）、自回归过程（AR）、自回归移动平均过程（ARMA）以及差分自回归移动平均过程（ARIMA）。