在matlab中实现ARIMA时间序列预测。函数形式如下：
function [result] = ARIMA_algorithm(data, Periodicity, ACF_P, PACF_Q, n)
其中data为预测所用的数据，为一维列向量；Periodicity为数据的周期；ACF_P和PACF_Q分别是p值和q值；n为想要预测的数据的个数。所返回的结果result是预测出来的数据（一维列向量），同时会画出预测数据的折线图。
2019-12-21 20:36:48
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使用Python、arima进行时间序列预测
（1）判断时间序列是否是平稳白噪声序列，若不是进行平稳化
（2）本实例数据带有周期性，因此先进行一阶差分，再进行144步差分
（3）看差分序列的自相关图和偏自相关图，差分后的而序列为平稳序列
（4）模型定阶，根据aic,bic,hqic
（5）预测，确定模型后预测
（5）还原，由于预测时用的差分序列，得到的预测值为差分序列的预测值，需要将其还原
2019-12-21 19:46:38
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