13季节ARIMA模型.doc

摘要：近年来研究表明，组合预测方法比单一预测具有更高的预测精度。提出了一种利用改进的Elman神经网络修正ARIMA模型预测结果的短期风速组合预测模型。 　　先利用ARIMA模型对风速进行预测，其线性规律信息包含在时间序列预测结果中，非线性规律包含在预测误差中。再将ARIMA模型的预测误差及历史风速一阶差分序列作为改进的Elman神经网络输入变量，将ARIMA模型的风速预测误差作为输出变量。将ARIMA模型预测结果与Elman神经网络的误差预测结果叠加，得到终修正后的预测风速。分析结果表明，该方法与单一ARIMA方法及其他组合方法相比，预测滞后性更小，预测精度更高，在风速预测领域具有较好的应

使用Python编写爬虫代码，使用网络爬虫利器requests模块实现国内外疫情数据的爬取，再对数据进行清洗并存储于MySQL数据库中，采用JavaScript和Django实现前端网页的数据可视化展示，包括地图、折线图、饼图等呈现形式，最终打造一个新冠肺炎疫情数据的可视化平台。调用statsmodels的ARIMA实现疫情数据的预测 使用前请仔细查看说明文档

ARIMA模型在太湖水位趋势分析与预测中的应用，林森，，ARMA模型是研究时间序列的重要方法，它普遍应用于时间序列的分析与预测。本文利用SAS提供的数据挖掘工具，对太湖历史水位数据建立AR

城市居民食品零售价格预测-ARIMA模型的应用，文小兵，童恒庆，本文通过2010年3月到2011年2月城市居民食品零售的消费价格预测2011年4、5月的城市居民食品零售价格走势。引进食品零售价格指数和膳食�

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时间序列预测建模，ARIMA模型的MATLAB程序实现代码

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时序预测 | MATLAB实现ARIMA时间序列预测（完整源码和数据） 本程序基于MATLAB的armax函数实现arima时间序列预测； 实现了模型趋势分析、序列差分、序列平稳化、AIC准则模型参数识别与定阶、预测结果与误差分析过程，逻辑清晰。 数据为144个月的数据集，周期为一年，最终实现历史数据的预测和未来两年数据的预报！

分别使用LSTM、ARIMA和Prophet三种时间序列预测算法实现单变量周期性数据的预测。