基于时间序列预测 SARIMA模型的网络搜索调参优化实战

最新推荐文章于 2025-03-21 11:10:47 发布

程序员奇奇

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分类专栏：深度学习机器学习实战文章标签： python 深度学习时间序列预测网络搜索调参优化实战

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本文介绍了使用SARIMA模型进行时间序列预测，并结合Python实现网络搜索调参优化的实战过程，详细代码和项目演示链接在内。

项目演示：https://www.bilibili.com/video/BV1ko4y1p7RX/?spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=8f3cf4ad6c08a40d40ca6809c9c9e8ca

本博客附完整的代码：截图




"""

基于 时序预测模型 SARIMA模型 的网络搜索调参优化实战

网格搜索就是穷举法，对所有可能的参数组合都带入程序，进行尝试。
模型参数对应：SARIMA(p,d,q)(P,D,Q)m，对于模型来说并不是所有输入参数都是有效的，
如季节周期参数m不能为0，当m=0时，会导致SARIMAX函数报错
这种报错是正常的，我们捕捉错误并记录下来即可 
"""
from math import sqrt
from mult

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