《用Python实现时间序列预测的核心代码程序》

《用Python实现时间序列预测的核心代码程序》在时间序列预测中，使用Python实现的核心代码如下:导入相关模块importpandasaspdimportnumpyasnpimportseabornassnsimportmatplotlib.pyplotaspit

1、加载数据data=pd.readexcel，ZD:\\Data\\time_sequence.xlsxz，根据需要调整并优化数据df=data.iloc[::2]df.columns=[datevalue]df[date]=pd.to_datetimedffdate*]df=df.set_index[，date*]

2、建模构建时间序列模型fromstatsmodels.tsa.arimamodelimportARIMAmodel=ARIMAdforder=l10model_fit=modelfitdisp=False

3、预测预测结果yhat=model_fit.predictstart=pd.to_datetimeC2019-1-Tend=pd.to_datetime2019T2Tdynamic二True

4、结果验证结果评估fromstatsmodels.tsa.stattoolsimportadfullerasADFDickey-FullertestprintuJ原始序列的p值为，roundADFdf[value]

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65、可视化结果设置窗口样式设置图片大小fig=pit.figurefigsize=128画出原始数据折线图pit.plotdflabel=Original画出预测数据折线图pit.plotyhatcolor=redlabel=Predicted设置图片标题pit.titleTimeSeriesForecasting设置图例pit.legend显示图片pit.show。