利用农产品价格时间序列的当前值和过去值准确预报未来值,将有利于正确引导农产品流通和农业生产,实现农产品区域供求平衡,并为政府和农户提供结构调整的依据。针对农产品价格这一重要问题,以白菜月价格数据为例,构建非平稳时间序列ARIMA(p,d,q)模型并预测白菜未来的月价格。结果表明ARIMA(0,1,1)模型能很好地模拟并预测白菜月价格趋势,为农产品市场信息的准确预测提供重要方法。
2021-03-10 21:51:22 476KB 论文研究
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代码
2021-03-07 19:12:34 6KB 机器学习
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基于AR、MA、ARIMA模型的自回归移动平均销售预测算法,纯JAVA开发,亲测可运行可进行计算,可使用与各种预测场景。
2021-02-22 14:22:59 17KB 预测 ARMA ARIMA
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里面包含数据集,R语言代码,代码后面也写了注释,清晰易懂
2020-01-17 03:08:49 2.05MB arima R语言 garch模型
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ARIMA股票预测
2020-01-03 11:40:42 1KB 股票预测
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时间序列ARIMA预测的图像化软件cronos-1.41
2020-01-03 11:35:12 2.48MB cronos ARIMA C++
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时间序列的R语言实现,包括完整论文,R语言代码
2020-01-03 11:21:07 1.73MB ARIMA R
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解决时间序列问题,代码中参数的设定自己摸索吧
2019-12-21 22:14:39 12KB arima
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应用matlab实现arima应用matlab实现arima
2019-12-21 22:12:31 8KB arima
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