概要：用季节性ARIMA模型分析和预测我国的进出口总额，有代码和数据及自己写的论文（包含摘要目录等） 论文摘要：进出口总额是反映我国对外贸易的重要指标之一,为探索我国的进出口金额变化情况,选取我国1994-2021年进出口总额的月度历史数据为研究样本,采用时间序列检验方法对其进行了相关分析,建立相应的季节性ARIMA模型，运用所建模型对2023年进出口总额进行预测。研究结果表明:我国月度进出口贸易总额时间序列预测模型表现出明显季度性变化特征,通过模型精度对比,季节性ARIMA模型预测精度较高，结合预测结果可用于有关外贸等方面政策的制定，推动我国经济的进一步发展。

ARMA(p,q)的最小二乘估计 非线性最小二乘估计

这是一个可以实现ARIMA的预测程序，程序有标注，好理解。

1.ARIMA移动预测模型 2.数据集 3.数据拟合寻找系数 4.自相关 shampoo-sales.csv

基于ARIMA自回归模型对法国香槟的月销售额预测python实现完整源码+数据+详细注释 包含 1.如何训练Embidding层 2.在Embidding层使用已训练好的词向量_glove 3.数据的初步 可视化分析；4.手动配置ARIMA参数；5.手动配置差分参数；6.网格搜索配置ARIMA参数；7.残差后自相关检测；8.残差修正；9.检查残差预测误差；10.验证模型；11.进行预测；12.数据集分割等

时间序列预测的基线预测_python实现完整源码+数据 数据一览图

网格搜索ARIMA模型超参数_两个案例python实现源码&数据 1、评估给定订单的ARIMA模型（p，d，q） 2、评估ARIMA模型的p，d和q值的组合

1.数据预览 2.预览一下数据的自相关图 3.预览残差图和残差的密度分布图 4.滑动窗口预测ARIMA模型

基于MATLAB实现ARIMA时间序列预测源码+全部数据.zip本程序基于MATLAB的armax函数实现arima时间序列预测； 实现了模型趋势分析、序列差分、序列平稳化、AIC准则模型参数识别与定阶、预测结果与误差分析过程，逻辑清晰。 基于MATLAB实现ARIMA时间序列预测源码+全部数据.zip本程序基于MATLAB的armax函数实现arima时间序列预测； 实现了模型趋势分析、序列差分、序列平稳化、AIC准则模型参数识别与定阶、预测结果与误差分析过程，逻辑清晰。 基于MATLAB实现ARIMA时间序列预测源码+全部数据.zip本程序基于MATLAB的armax函数实现arima时间序列预测； 实现了模型趋势分析、序列差分、序列平稳化、AIC准则模型参数识别与定阶、预测结果与误差分析过程，逻辑清晰。 基于MATLAB实现ARIMA时间序列预测源码+全部数据.zip本程序基于MATLAB的armax函数实现arima时间序列预测； 实现了模型趋势分析、序列差分、序列平稳化、AIC准则模型参数识别与定阶、预测结果与误差分析过程，逻辑清晰。

python基于ARIMA时间序列的销量预测模型全部数据.zipARIMA模型提供了基于时间序列理论，对数据进行平稳化处理（AR和MA过程）、模型定阶（自动差分过程）、参数估计，建立模型，并对模型进行检验。 在Python中statsmodel提供了全套的解决方案，包括窗口选择、自动定阶和平稳性检测等等算法。 预测策略 每月分上中下旬三个点预测，每月预测三次当月销量。这么做的好处是，月上旬和中旬的实际销量可以作为先验知识，提高模型预测的准确率。 依赖包 pip install -r requirements.txt 程序执行 python sales.py python基于ARIMA时间序列的销量预测模型全部数据.zipARIMA模型提供了基于时间序列理论，对数据进行平稳化处理（AR和MA过程）、模型定阶（自动差分过程）、参数估计，建立模型，并对模型进行检验。 在Python中statsmodel提供了全套的解决方案，包括窗口选择、自动定阶和平稳性检测等等算法。 预测策略 每月分上中下旬三个点预测，每月预测三次当月销量。这么做的好处是，月上旬和中旬的实际销量可以作为先验知识