Conseils de prévision de séries chronologiques en Python

Avec l'avènement de l'ère des données, de plus en plus de données sont collectées et utilisées à des fins d'analyse et de prédiction. Les données de séries chronologiques sont un type de données courant qui contient une série de données basées sur le temps. Les méthodes utilisées pour prévoir ce type de données sont appelées techniques de prévision de séries chronologiques. Python est un langage de programmation très populaire avec une forte prise en charge de la science des données et de l'apprentissage automatique, c'est donc également un outil très approprié pour la prévision de séries chronologiques.

Cet article présentera certaines techniques de prévision de séries chronologiques couramment utilisées en Python et fournira quelques exemples de leur utilisation dans des projets réels.

1. Séries chronologiques stationnaires et techniques de différence

Les séries chronologiques stationnaires font référence à des caractéristiques statistiques qui fluctuent dans le temps et ne changent pas avec le temps. Temps modifié série. Dans de nombreux cas, les données de séries chronologiques ne sont pas stationnaires, ce qui signifie qu'elles comportent des tendances temporelles et des composantes saisonnières. Pour convertir ces données en une série temporelle stationnaire, nous pouvons utiliser une technique de différenciation, qui calcule la différence entre deux points temporels consécutifs. La bibliothèque pandas en Python fournit des fonctions qui peuvent être utilisées pour effectuer cette opération.

Ce qui suit est un exemple d'utilisation de la technique de différenciation pour convertir une série temporelle non stationnaire en une série temporelle stationnaire :

import pandas as pd

# 读取时间序列数据
data = pd.read_csv("time_series_data.csv", header=None)

# 对数据进行一阶差分
data_diff = data.diff().dropna()

2. moyenne mobile#🎜🎜 #

La moyenne mobile fait référence à une méthode de remplacement des valeurs de la même période dans les données d'origine par la valeur moyenne des données dans un ensemble de périodes données. Il peut être implémenté à l'aide de la bibliothèque pandas implémentée avec la fonction Rolling(). Les moyennes mobiles sont utiles pour éliminer le bruit, lisser les séries chronologiques et découvrir les tendances et les composantes cycliques (telles que la saisonnalité).

Voici un exemple de code montrant comment utiliser une moyenne mobile pour prédire la prochaine valeur de la série chronologique :

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取时间序列数据
data = pd.read_csv("time_series_data.csv", header=None)

# 使用5个数据点进行移动平均
rolling_mean = data.rolling(window=5).mean()[5:]

# 预测下一个时间步的值
last_value = data.values[-1][0]
prediction = np.mean(rolling_mean) + last_value
print(prediction)

Moyenne mobile autorégressive (ARIMA) #🎜🎜 ## 🎜🎜#
3. La moyenne mobile autorégressive (ARIMA) est un modèle de prévision de séries chronologiques couramment utilisé. Il s'agit d'un modèle linéaire composé d'un processus autorégressif et d'un processus de moyenne mobile, qui peut être implémenté à l'aide de la fonction ARIMA() de la bibliothèque statamod en Python, qui permet de spécifier les paramètres de stationnarité et de moyenne mobile des données de séries chronologiques. .

Ce qui suit est un exemple de code pour la prévision de séries chronologiques à l'aide du modèle ARIMA :

from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA

# 读取时间序列数据
data = pd.read_csv("time_series_data.csv", header=None).values.flatten()

# 训练ARIMA模型
model = ARIMA(data, order=(2, 1, 0))
model_fit = model.fit(disp=0)

# 预测未来 n 个时间点的值
future_prediction = model_fit.predict(start=len(data), end=len(data)+n-1)

Summary

Python possède de puissantes capacités d'analyse et de prévision de séries chronologiques outil. Parmi elles, les séries chronologiques stationnaires et les techniques de différence peuvent convertir des séries chronologiques non stationnaires en séries chronologiques stationnaires. La moyenne mobile est une technique de lissage largement utilisée pour réduire le bruit et lisser les séries temporelles. La moyenne mobile autorégressive (ARIMA) est un modèle de prévision de séries chronologiques couramment utilisé qui utilise la moyenne autorégressive et mobile.

En utilisant ces technologies, vous pouvez écrire du code d'analyse et de prévision de séries chronologiques indépendant et reproductible en Python, avec des scénarios d'application comprenant des prévisions boursières, des prévisions météorologiques, etc.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!