Python编程中的SARIMA模型时间序列分析

使用Python代码对时间序列数据进行ARMA模型分析。

在Python环境下，利用ARIMA模型进行时间序列数据分析是一种常见的方法。这种分析通常在jupyter notebook等编辑器中完成，适合想深入了解ARIMA模型和其代码实现的人群。

使用ARMA模型对海浪高度数据进行时间序列分析及预测拟合，代码中有详细注释，便于学习理解。

探讨时间序列分析的基础知识，参考了《应用时间序列分析》的前三章内容。使用Python进行建模，适合数学建模中对时间序列分析的初学者快速入门与实际应用。文章简单易懂，侧重于实际操作。

时间序列（Time Series）在地学研究中广泛应用，涉及时域和频域两种基本形式。时域分析具有时间定位能力，但频域分析如Fourier变换则更适合处理非平稳序列，如河川径流、地震波、暴雨等。这些现象具有趋势性、周期性和随机性特征，需要多时间尺度的分析方法。

Pastas是一个用于处理、模拟和分析水文时间序列的开源Python软件包。其面向对象的结构使得用户能够快速实现新的模型组件，并利用内置的优化、可视化和统计分析工具进行时间序列模型的创建、校准和分析。详细文档和示例可以在Pastas的专用网站上找到，例如在文档网站的examples目录中。使用Pastas的工作示例笔记本可以在MyBinder中查看和编辑，专用的GitHub存储库还提供了使用Pastas的出版物列表。用户可以通过Github讨论解决与Pastas相关的问题，并提出错误、功能请求或其他改进，提交问题或拉取请求将仅在存储库的开发分支（dev）上进行接受。查看文档网站上的“开发人员”

知识背景的序列模型和时间序列模型，经常让人傻傻分不清。其实还挺好区分的。序列模型主要是一串行为的顺序，比如用户买了 A 又买 B，再买 C——这种叫行为路径挖掘；而时间序列模型更像是盯着一个指标随时间变动的走势，比如股票价格、温度变化那类有时间自相关的事。想挖点干货？这几个资源还蛮值得一看：ARMA 模型那个不错，直接上了Python 代码，方便你边看边跑。还有个叫resampleX的工具，专门搞时间序列重采样，数据挺顺手。如果你喜欢用MATLAB或SAS做，也有现成的教程和代码，比如MATLAB 时间序列和SAS 时间序列。嗯，页面风格有点老，不过内容挺实用的。还有一点要注意，时间序列的建模

本代码利用自回归分数积分移动平均（ARFIMA）模型进行时间序列模拟，该模型结合了ARIMA（自回归积分移动平均）和ARMA（自回归移动平均）的特点。ARFIMA模型允许使用非整数差分参数，特别适用于长记忆时间序列的建模。通常情况下，该代码执行ARFIMA(p,d,q)模型的模拟，其中d表示差分参数，p和q分别表示自回归和移动平均的阶数。

SAS 的时间序列，属于那种你用过一次就觉得“哦，原来可以这么干”的工具。它其实不难理解，就是把一堆按时间排的数拿来，去预测下一步要干嘛。挺适合做销量预测、网站访问量这类事儿。基本原理也不复杂。SAS 的套路是：先看趋势，再看波动，再加点统计方法，比如加权平均。简单来说，就是过去数据给多点权重，新数据靠后点，但整体来说，模型还蛮好调的。你可以试试XGBoost和LSTM来做时间序列预测，前者更偏向结构化数据，后者适合更复杂的时间依赖。比如你想预测明天的电量需求，用 LSTM 就挺合适。还有一些不错的参考资料我也整理出来了，像ForecastXGB的结合方式，还有用MATLAB实现的 CNN-B