数据挖掘——时间序列算法之ARIMA模型

数据挖掘——时间序列算法之ARIMA模型 前言 差分定义 ARIMA模型 实践 一、检验序列的平稳性 二、进行一阶差分后，进行平稳性和白噪声检验 三、对一阶差分以后的平稳非白噪声序列拟合ARMA模型 1）人为识别方法 2）相对最优模型识别 四、使用ARIMA预测 关于时间序列的其余模型，请参考本人的如下博文： 一、平滑法 二、趋势拟合法 三、组合模型 四、AR模型 五、MA模型 六、ARMA模型

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