如何通俗易懂地解释｛ARIMA模型｝？ - 知乎
(4) 预测：使用建立的ARIMA模型进行预测。 从ARIMA模型的前提假设和公式构成可以看出，该模型是一种线性的模型，也就是说对于时间序列，可根据其历史观测值及其误差序列通过线性的 …
ARIMA可能并没有想象中那么简单！ARIMA能够进行长期预测，它 …
ARIMA可能并没有想象中那么简单！ ARIMA能进行长期预测（如图1），预测时间长度可以任意长，可以远远超出测试集的长度。按正常的想法是进行迭代预测… 显示全部
用R算出arima模型，为什么预测未来的时间序列是一条直线？
我们将ARIMA模型拟合到整个Shampoo Sales数据集，并检查残差。 首先，我们拟合ARIMA（5,1,0）模型。 这会将自回归的滞后值设置为5，使用1的差分阶数使时间序列平稳， …
请问为什么用ARIMA模型做预测结果为一条直线；用什么来衡量时 …
ARIMA模型 是线性预测模型，都是直线。如果需要预测时间序列等周期性、季节性数据，需要先就行数据分解，预测其中的 趋势部分，再将季节部分加进去。我是这样做的，最近在做毕业论 …
使用ARIMA-ANN混合模型对时间序列预测的效果真的比单个模型 …
ARIMA和ANN分别进行预测，然后用集成策略组合起来 并行结构的噱头是：不同预测模型有各自优点，利用线性模型和非线性模型各自的优点，相互弥补，最终提升模型的预测效果。重点是 …
如何看懂ARIMA模型、指数平滑法？ - 知乎
ARIMA模型，指数平滑法都是针对时间序列做分析预测时的模型。 时间序列数据是按时间顺序排列的、随时间变化且相互关联的数据序列，通过研究历史数据的变化趋势，来评估和预测未来的 …
R语言建模：auto.arima ()函数的使用? - 知乎
R语言使用search函数查看当前工作空间中引入的R包列表（ packages currently loaded in workspace） R语言中包的安装和加载（导入）、使用install.packages函数、library函数 …
arima模型与神经网络如何结合？ - 知乎
单一 ARIMA模型 具有较强的预测性能，但在长期非线性变化预测中表现较差； BP神经网络 根据误差反向更新模型权重，可以深度挖掘序列的长期非线性变化趋势。故可以采用一种ARIMA …
时间序列模型如何做预测？需要多少数据？ - 知乎
3、ARIMA预测 ARIMA模型是 最常见的时间序列预测分析方法，适用于平稳时间序列数据。 它包括三个部分：自回归（AR）、差分（I）和移动平均（MA）。 SPSSAU可以智能地找出最佳 …
时间序列预测中预测数据相较于真实数据滞后的问题该如何解决？
传统算法的局限性： 像ARIMA这样的传统统计模型依赖于特定的假设（如数据的平稳性），在实际应用中场景适用性有限。 而基于LSTM等神经网络模型虽然提升了预测能力，但往往需要大量 …