简介： 　　ARIMA模型：（英语：Autoregressive Integrated Moving Average model），差分整合移动平均自回归模型，又称整合移动平均自回归模型（移动也可称作滑动），是时间序列预测分析方法之一。AR是“自回归”，p为自回归项数；MA为“滑动平均”，q为滑动平均项数，d为使之成为平稳序列所做的差分次数（阶数）。 　　 　　由于毕业论文要涉及到时间序列的数据（商品的销量）进行建模与分析，主要是对时间序列的数据进行预测，在对数据进行简单的散点图观察时，发现数据具有季节性，也就是说：数据波动呈现着周期性，并且前面的数据会对后面的数据产生影响，这也符合商品的销量

ARMA模型和ARIMA模型收集.pdf

ARIMA模型的确认 d 的确定 ： 差分后检查自相关函数，确定序列是否平稳，直到平稳为止。 p、q 的确定：由自相关函数、偏自相关函数确定，或由AIC、SC准则确定。 若自回归过程的阶数为p，则对于j>p应有偏自相关函数αj≈ 0 若移动平均过程的阶数为q，则对于j>q应有自相关函数ρj≈ 0 AIC、SC准则: 选择使准则值达到最小的模型阶数。

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武汉市户籍人口的ARIMA模型分析与预测，代欢，王传美，本文利用时间序列法建立武汉市户籍人口模型。选取1978-2013年武汉市户籍人口数据，通过Eviews软件进行模型的识别和参数的估计，确定ARM

我国煤层气产业发展迅速,煤层气地面开发取得重大进展,勘探开发利用规模也呈逐年增长趋势。对未来煤层气产量进行预测,对煤层气产业发展成为新型能源产业提供政策起到了,通过构建ARIMA (1,0,5)模型,预测了我国2019—2025年全国煤层气地面产量,预测结果表明未来5年煤层气产量持续增长,且增长速度持续加快。建议不断增强煤层气开发技术,深化煤层气体制改革,加强煤层气产业的创新驱动力,从而更好的将煤层气产业发展成为我国重要的新型能源产业。

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ARIMA模型在农产品价格预测中的应用

基于ARIMA模型的电商销售预测及R语言实现.pdf

在经济体系不稳定的发展中国家，历史数据的永久性波动一直是一个令人担忧的问题。 识别变量的依赖性和独立性是模糊的，建立可靠的预测模型比其他国家更复杂。 尽管非线性多元经济时间序列的线性化来预测可能会给出结果，但应忽略显示经济系统中不规则性的数据的性质。 人工神经网络（ANN）的新方法有助于建立一个保持数据属性的预测模型。 在本文中，我们使用德黑兰证券交易所 (TSE) 10 年的日内数据来预测未来 2 个月。 与自回归积分移动平均 (ARIMA) 模型相比，来自 ANN 的长短期记忆 (LSTM) 选择和输出。 结果表明，虽然在长期预测中，两种模型的预测精度都有所降低，但 LSTM 在精度误差方面明显优于 ARIMA。