序列模型

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

使用Python代码对时间序列数据进行ARMA模型分析。

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。

介绍了如何使用Python实现时间序列AR模型，并分析其ACF和PACF。这些代码对于期末课程设计特别有用。

数据里的预测模型，基本就是三大派：时间序列、灰色预测模型、神经网络。这篇 PDF 就是把这仨讲得明明白白。模型思路、适用场景、优劣对比，全都摆得挺清楚。适合你要快速了解模型选型，或者准备建模前想理一理思路的时候看看。 时间序列的关键点在于“时间”两个字——数据有先后顺序，趋势、季节性这些特征不能忽视。像ARIMA和SARIMA，就适合拿来搞非平稳数据，做趋势预测挺稳的，比如销售额、气温这类数据。 灰色预测模型的优势在“小样本”和“不完整信息”这块，尤其是GM(1,1)，建模逻辑不复杂，响应也快。数据少？没关系，灰色模型照样能凑合着预测一把。像库存管理、小批量销售预测，用起来挺顺手。 说到神经网

知识背景：序列模型 VS 关联规则 序列模型 = 关联规则 + 时间（空间）维度 关联规则： 微软股票下跌 50%，IBM 股票下跌将近 4%。 序列模式： 微软股票下跌 50%，IBM 股票也会在 3 天之内下跌将近 4%。

在Python编程中，使用SARIMA模型进行时间序列数据分析是一种常见的方法。这种模型可以在jupyter notebook等编辑器中实现，适合想要了解SARIMA模型工作流程和代码实现的朋友。

详细介绍了时间序列预测模型ARIMA的理论基础和应用方法，并附带了matlab实现代码。

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。

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。