JAVA实现的ARIMA 模型，可以预测一个数值，若需要预测多个，可以修改

arima的matlab代码使用 ARIMA-LSTM 混合模型进行相关预测 我们应用了 ARIMA-LSTM 混合模型来预测两种资产的未来价格相关系数 我的论文草稿上传到 . 我愿意对我的工作发表任何评论。 请给我发电子邮件。 我真的很感激反馈:) 论文摘要 预测未来时间段内两种资产的价格相关性在投资组合优化中很重要。 我们应用 LSTM 循环神经网络 (RNN) 来预测两只个股的股价相关系数。 RNN 能够理解时间依赖性。 LSTM 单元的使用进一步增强了其长期预测特性。 为了在模型中同时包含线性和非线性，我们也采用了 ARIMA 模型。 ARIMA 模型过滤数据中的线性趋势并将残差值传递给 LSTM 模型。 ARIMA LSTM 混合模型针对其他传统预测财务模型进行了测试，例如完整历史模型、恒定相关模型、单指数模型和多组模型。 在我们的实证研究中，ARIMA-LSTM 模型的预测能力明显优于所有其他金融模型。 我们的工作意味着值得考虑使用 ARIMA LSTM 模型来预测投资组合优化的相关系数。 1. Github 代码阅读指南 我的源代码和文件可以分为三个部分。 第 1 部分.

基于相空间重构和ARIMA-SVM模型对我国进出口总额的预测研究，李超，雷钦礼，进出口数据作为广泛经济时序数据的一种，预测通常采用时序研究方法。如经典线性模型，滑动自回归模型（ARIMA）。现实时序数据通常�

通过JAVA语言实现Arima模型连续预测

预测股票价格 使用ARIMA预测来预测股票价格 问题：使用时间序列建模预测股票价格 在Gametop惨败之后，我以对Wallstreetbets的劣信，对在股票市场进行项目变得非常感兴趣。 该项目的目的是查看我是否可以使用时间序列建模来预测股票价格 方法：ARIMA 数据：TDAmeritrade API的股票市场价格 库： 麻木 大熊猫 统计模型 要求 阴谋地 结果 我们的模式的AIC较小，为-20964.701。 但这是否等于一个好的模型？ 可能不会。 如果我们检查残差（预测-收盘价），则平均差约为0。 但是，标准偏差为12.6，这意味着65％的预测偏离了0 +12.6，这可能会导致重大损失。 在某一时刻，模型预测偏离了-135和144，这些交易将导致巨大的损失。 未来的工作 准确性很重要。 未来的目标是减小残差分布的宽度（标准偏差）

结合学校的数学建模ppt等写的，包含平稳性检验，模型定阶等部分

为了帮助企业、投资者和市场监管部门优化碳排放市场参与行为，需要对碳排放交易价 格进行合理有效的预测。考虑到碳排放交易价格时间序列同时具有线性和非线性２种特征，选 择ARIMA-SVM融合模型运用到碳排放交易价格预测中，发挥该模型预测精度高的优势。运用ARIMA-SVM模型、ARIMA模型、SVM模型和Db6-SVM模型对湖北碳排放交易价格进行８期 预测。通过４种模型预测值的 MSE值和 MAE值确定预测精度，对比预测精度，探究 ARIMA-SVM模型是否为准确有效的预测模型，实证结果表明：ARIMA-SVM模型的MSE值为0.1770， 是４种模型的最低值；MAE值为0.3387，是４种模型的次低值。可以认为ARIMA-SVM模型的 预测精度最高，是一种有效的且精度高的碳排放价格预测模型，可用于碳排放交易价格预测，可 以为碳排放交易参与企业和各方投资者把握价格波动趋势，增强防范能力提供保障，也可以为 市场监管职能部门防止碳排放交易价格过度波动及时制定有效措施。

文档内容为在MATLAB中实现完整的一套arima模型预测，在excel中准备数据后，可直接运行，程序注释详细，可以直接用于实际使用。

针对现阶段城市道路交通流预测精度不高的局限性，提出了一种基于差分自回归滑动平均( AＲIMA) 和小波神经.网络( WNN) 组合模型的预测方法来进行交通流预测。利用差分自回归滑动平均模型良好的线性拟合能力和小波神经网.络模型强大的非线性关系映射能力，把交通流时间序列的数据结构分解为线性自相关结构和非线性结构两部分。采用差.分自回归滑动平均模型预测交通流序列的线性部分，用小波神经网络模型预测其非线性残差部分，最终合成为整个交通.流序列的预测结果。计算机仿真结果表明: 组合模型的预测精度高于AＲIMA 模型和WNN 模型各自单独使用时的预测精.度，组合模型可以提高交通流预测精度，是交通流预测的有效方法。

基于Matlab实现的ARIMA电力负荷预测实验 ，代码+EUINITE比赛数据集1997-1999。