ARIMA

使用Python编写的ARIMA预测模型可应用于销量预测。其中ARIMA.py用于模型预测，Result.py用于输出预测结果。

import pandas #读取数据，指定日期为索引列data = pandas.read_csv( 'D:\\DATA\\pycase\\number2\\9.3\\Data.csv' , index_col='日期' ) #绘图过程中import matplotlib.pyplot as pl

ARIMA模型是时间序列分析中常用的预测模型之一，它能够捕捉数据中的自回归(AR)、差分(I)和移动平均(MA)特征，并利用这些特征对未来的数据进行预测。 在Python中，可以使用statsmodels库中的ARIMA类来实现ARIMA模型。使用ARIMA模型进行预测的一般步骤如下： 数据预处理

利用ARIMA和LSTM模型结合，对SP500股票价格进行了预测。首先，使用ARIMA模型分析了数据的时序趋势，并对数据进行分解和差分处理。然后，将ARIMA模型与LSTM神经网络相结合，进一步提高预测精度。