时间序列预测ARIMA模型

资 源 简 介

时间序列预测ARIMA模型

详 情 说 明

ARIMA（自回归积分滑动平均）模型是一种经典的时间序列预测方法，尤其适用于风速这类具有趋势性和季节性的数据。其核心思想是通过差分运算将非平稳序列转化为平稳序列后，再建立自回归（AR）和移动平均（MA）的组合模型。

核心步骤解析 平稳性检验：通过ADF检验判断风速数据是否平稳。若存在明显趋势或季节性，需通过差分（即ARIMA中的"I"）消除。 确定参数： p（自回归阶数）：通过PACF图观察显著滞后阶数 q（移动平均阶数）：通过ACF图截尾位置确定 d（差分次数）：通常1-2次差分即可使数据平稳 模型训练与验证：将数据集拆分为训练集和测试集，通过AIC/BIC准则选择最优参数组合，最后用残差分析验证模型拟合效果。

风速预测的挑战 风速数据常呈现非线性波动和突发性变化，传统ARIMA可能需结合SARIMA（季节性ARIMA）或与机器学习模型（如LSTM）混合使用以提升精度。实际应用中还需考虑异常值处理与滑动窗口优化。