我们可以使用自回归模型(AR model)来对时间序列进行分析,其中AR模型用于描述当前时间点的值(或误差)是前几个时刻的值(或误差)的线性组合。 具体实现方法可以使用Python中的statsmodels库,具体的代码实现如下:
from statsmodels.tsa.ar_model import AR
# 假设时序数据已经载入到变量 data 中
model = AR(data)
result = model.fit()
# 输出自回归系数
print(result.params)
其中,AR
表示构建 AR 模型,ar_order
参数可用于指定模型的阶数(即使用前几个时刻的值来预测当前值)。result.params
则表示AR模型的自回归系数。
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