应该是连续数据的波浪线，但结果就一条竖着的线。
求各位帮忙解答一下
ARMA预测结果是一条竖线
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- 2023-03-22 21:16回答 2 已采纳 这是你使用字符串作为pandas DataFrame的列索引或行索引，导致出现了类型错误，他需要使用整形作为索引
- 2023-02-15 11:17回答 2 已采纳 对于ARMA模型，通常可以通过观察样本自相关函数(ACF)和偏自相关函数(PACF)来选择模型的阶数。以下是一些基本的规则： 1.如果ACF和PACF都衰减到零，则这表明时间序列可能是随机游走过程，即
- 2023-01-09 17:33回答 5 已采纳 intercept是指的是在所建立的ARMA模型中的截距项的估计值。 在一般的线性回归模型中，截距项（intercept）是表示当所有自变量的值都为0时，因变量的期望值的常数。然而在ARMA模型中，截
- 2023-06-01 08:00艾派森的博客 ARIMA（Autoregressive Integrated Moving Average）模型是一种广泛使用的时间序列分析方法，它可以用于对未来的数据进行预测。ARIMA模型由自回归模型（AR模型）、差分整合模型（I模型）和移动平均模型（MA模型）...
- 2022-04-16 03:52回答 2 已采纳 检查一下两个系统上运行的R版本是否一样，session是否相同，如果版本不一致，升级或降级至同一版本试试。参考：https://stats.stackexchange.com/questions/44
- 2013-09-24 10:25回答 1 已采纳 I managed to do it, and posting here to help others! so, I made the function, but I edited the B
- 2023-03-28 15:40回答 1 已采纳 原序列的自相关和偏自相关图是判断时间序列数据是否平稳，并选择合适的ARMA模型（包括AR、MA和ARMA）的重要依据之一。 对于平稳的时间序列，其自相关和偏自相关函数会快速衰减为零，而对于非平稳的时间
- 2022-12-20 18:07特立独行的蜗牛的博客 我用到了ARIMA但是，由于预测过长，arima预测后期直接成一条直线了，我搜了很多资料，说是因为季节性或者说是周期性的问题，而模型无法识别是哪种周期性的特征（是以天、周还是月的），所以呈现直线。 所以之后采用...
- 2021-11-11 18:20回答 1 已采纳 你好同学，你粘贴代码的最后一句改成： PreR=[ARIMA_Predict; ARIMA_Forcast]; 即可，因为'ARIMA_Forcast'是个字符串，不是原来的ARIMA_Forcas
- 2021-10-27 20:49拓端研究室的博客 在这篇文章中，我将扩展从数据推断概率的示例，考虑 0 和 1之间的所有（连续）值，而不是考虑一组离散的候选概率。这意味着我们的先验（和后验）现在是一个probability density function(pdf) 而不是probability ...
- 2021-04-08 21:26Avasla的博客 ts_log=np.log(ts) plt.plot(ts_log) 数据 图片 ts_log t s_log & ts 注意两个图的单位不同，在第二幅图里，橙色（ts)是一条波浪线，蓝色（ts_log) 是经过对数转换后的结果，变成了一条直线。 在这个案例中，很容易...
- 2023-03-31 02:52敏捷802的博客 很快会出问题了，之前的bic准则定阶几秒钟就跑出结果了，数据多了之后几十分钟也没有结果，而且一直没有反应。想了半天猜想会不会是数据本身的问题，因为我用的是地下水温数据，说起来水温数据前后两天的相关性系数...
- 2023-05-01 11:00七里香还是稻香的博客 且未来一个月的连续预测稍微有了一点波动了，并不是一条直线了 能有这样的预测效果，是我经过了一遍又一遍的构建和筛选特征所换来的 所以，机器学习模型唯一的缺点呢就是需要手工构造并筛选特征了 3. LSTM模型 鉴于...
- 2019-08-05 12:38爱编程的喵喵的博客 本文主要介绍了ARIMA理论及python实战，希望能对学习ARIMA的同学有所帮助。 文章目录 1. 简介&基础知识 2. AR模型 3. MA 4. ARMA 5. ARIMA建模流程及实例
- 2023-12-08 22:53AI浩的博客 时间序列数据是一种按照时间顺序排列的观测值集合，每个观测值对应于一个特定的时间点。这种数据在许多领域中都具有重要的应用价值，如金融、经济、气候科学等。通过分析时间序列数据，可以帮助我们掌握潜在的模式、...
- 2022-06-27 17:15爱雅汇的博客 使用ARIMA模型进行时间序列数据分析 编程语言：python 代码编辑器：jupyter notebook 适合想了解ARIMA模型的大致流程以及代码实现的朋友
- 2020-06-16 11:33antrovirens的博客 #如何从零开始氵一篇数据处理的论文 我是真的不怎么会，纯粹入门级，画个图交个论文就完事，下面介绍我到底时怎么做的（仅参考） ##CSV数据 注意一下日期格式，用excel打开的时候会变成默认日期格式，记得把斜杠换成...
- 2021-11-17 22:00piyuanyuan的博客 ARMA、AR、MA等模型只能用于预测平稳序列，因此需要对序列进行平稳性检验 1、绘图法 如下图a为平稳序列，图b为非平稳序列 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-VmJfJnY1-...
- 2021-12-15 13:31English Chan的博客 ARIMA模型(Autoregressive Integrated Moving Average model)，差分整合移动平均自回归模型，又称整合移动平均自回归模型，时间序列预测分析方法之一。ARIMA(p,d,q)中，AR是"自回归"，p为自回归项数;MA为"滑动平均...
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