ARIMA 时间序列模型（云端批量分析）
ARIMA Model — Cloud Batch Analysis
自回归—差分—移动平均模型，用于平稳（或差分后平稳）时间序列的短期预测。
01
定义
自回归—差分—移动平均模型，用于平稳（或差分后平稳）时间序列的短期预测。
02
公式与计算
φ(B)(1−B)^d xₜ = θ(B)εₜ
(p, d, q) 分别为 AR 阶数、差分阶数、MA 阶数
03
适用时机
短期预测（水位、流量、负荷）；含季节性的用 SARIMA。 云端批量处理时，窗长与参数可取更精细值，并可结合历史数据做自适应调参。
04
关键参数
p/d/q 阶数（由 ACF/PACF 与 AIC 选择）、季节性周期；云端版本可放宽存储与算力限制，但需保证多站数据时间对齐。
05
注意事项
失效与边界适合短期（数小时至数天），不适合外推极端事件。 云端实现可并行处理多站多年数据，建议输出处理日志与参数版本，便于结果复现。
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