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  • 如何通俗易懂地解释｛ARIMA模型｝？ - 知乎
    2 ARIMA模型简介 那么ARIMA模型到底是什么？ ARIMA是一类模型，可以根据自身的过去值（即自身的滞后和滞后的预测误差）“解释”给定的时间序列，因此可以使用方程式预测未来价值。
  • ARIMA可能并没有想象中那么简单！ARIMA能够进行长期预测，它的预测原理是怎样的呢？ - 知乎
    ARIMA可能并没有想象中那么简单！ ARIMA能进行长期预测（如图1），预测时间长度可以任意长，可以远远超出测试集的长度。按正常的想法是进行迭代预测… 显示全部
  • arima模型与神经网络如何结合？ - 知乎
    单一 ARIMA模型 具有较强的预测性能，但在长期非线性变化预测中表现较差； BP神经网络 根据误差反向更新模型权重，可以深度挖掘序列的长期非线性变化趋势。故可以采用一种ARIMA-BP组合模型，利用BP神经网络完成初步预测并拟合出原始序列的 残差序列，再采用ARIMA模型进行残差预测，将两者预测
  • R语言建模：auto. arima ()函数的使用? - 知乎
    R语言使用search函数查看当前工作空间中引入的R包列表（ packages currently loaded in workspace） R语言中包的安装和加载（导入）、使用install packages函数、library函数、require函数 R中包（package）是函数、数据和以定义良好的格式编译的代码的集合。 存储包的目录称为库（library）。 R除了初始安装的包以外
  • 请问为什么用ARIMA模型做预测结果为一条直线；用什么来衡量时间序列模型预测的好坏？用的R语言 - 知乎
    ARIMA模型 是线性预测模型，都是直线。如果需要预测时间序列等周期性、季节性数据，需要先就行数据分解，预测其中的 趋势部分，再将季节部分加进去。我是这样做的，最近在做毕业论文，也在研究中，我用的Python。
  • 用R算出arima模型，为什么预测未来的时间序列是一条直线？ - 知乎
    我们将ARIMA模型拟合到整个Shampoo Sales数据集，并检查残差。 首先，我们拟合ARIMA（5,1,0）模型。 这会将自回归的滞后值设置为5，使用1的差分阶数使时间序列平稳，并使用0的移动平均模型。 拟合模型时，会提供许多有关线性回归模型拟合的调试信息。
  • 如何通俗易懂地解释｛ARIMA模型｝？ - 知乎
    2 ARIMA模型简介 那么ARIMA模型到底是什么？ ARIMA是一类模型，可以根据自身的过去值（即自身的滞后和滞后的预测误差）“解释”给定的时间序列，因此可以使用方程式预测未来价值。
  • 什么是ARMA模型？ - 知乎
    ARIMA模型可拆分为3项，分别是AR模型，I即差分，和MA模型。 SPSSAU智能地找出最佳的AR模型，I即差分值和MA模型，并且最终给出最佳模型预测结果，SPSSAU智能找出最佳模型的原理在于利用AIC值最小这一规则，遍历出各种可能的模型组合进行模型构建，并且结合 AIC




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