Algorithm · 预测预测

ARIMA 时间序列模型

ARIMA Model

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。

04

关键参数

p/d/q 阶数(由 ACF/PACF 与 AIC 选择)、季节性周期

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。
CLOSE

把 ARIMA 时间序列模型 用起来

需要把技术判断落到项目?

进入行业应用与智能选型中心,获取场景设计、选型与实施参考。