基于时间序列法预测模型

资 源 简 介

基于时间序列法预测模型

详 情 说 明

时间序列预测模型是一种通过分析历史数据中的时序模式来预测未来趋势的统计方法。其核心假设是数据随时间变化呈现可识别的规律性，如趋势性、周期性或季节性。

核心模型类型 平滑类模型：如移动平均法（MA）或指数平滑法（Holt-Winters），通过消除随机波动突出长期趋势，适合稳定性较高的数据。 自回归模型（AR）：利用历史值的线性组合预测未来，适用于当前值与过去值强相关的场景。 ARIMA模型：结合自回归（AR）、差分（I）和移动平均（MA），能处理非平稳序列，需通过差分使数据平稳化。

关键步骤 数据预处理：检测缺失值、异常值，并进行平滑处理； 平稳性检验：通过ADF检验判断是否需要差分； 模型定阶：依据ACF/PACF图或网格搜索确定ARIMA的(p,d,q)参数； 验证优化：使用AIC/BIC准则评估模型，残差分析验证预测效果。

应用场景 适用于股票价格、销售额、气象数据等具时序特征的领域。需注意，模型对突发外部事件（如疫情）的敏感性较低，常需结合外部变量改进。