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

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/pythonyanyan/article/details/129805323

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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。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

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

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时间序列预测中 SARIMA 模型的网络搜索调参优化实战

KsClang的博客

09-20

378

SARIMA（Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average）模型是一种广泛应用于时间序列预测中的统计模型，它结合了自回归（AR）、差分（I）和移动平均（MA）的特性，能够对时间序列数据的趋势和季节性进行建模。在本文中，我们介绍了基于 SARIMA 模型的网络搜索调参优化实战，并提供了相应的源代码。通过网络搜索算法，我们可以自动化地寻找最优的 SARIMA 模型参数组合，从而提高时间序列预测的准确性。该函数将遍历所有可能的参数组合，并计算对应的模型性能。

区间预测 | MATLAB实现SARIMA季节性数据时间序列预测

机器学习之心的博客，关注并私信文章链接，获取对应文章源码和数据。

09-28

3297

区间预测 | MATLAB实现SARIMA季节性数据时间序列预测

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时间序列模型（2）：TimesNet

最新发布

m0_50111178的博客

03-21

668

TimesNet是一种基于深度学习的时序预测模型，其主要特点是能够捕捉时间序列中复杂的模式，并对未来进行准确的预测。传统方法在处理时间序列的复杂变化时面临挑战，因为它们通常试图直接从一维时间序列中捕捉这些变化，而忽略了时间序列的多周期性。TimesNet通过将一维时间序列重塑为二维张量来捕捉时间序列的多周期性，并使用卷积神经网络（CNN）来学习时间序列的模式。

使用R进行时间序列分析——SARIMA模型(一)

weixin_65621206的博客

03-20

3948

使用R实现带有季节性的自回归移动平均模型

【统计模型】基于SARIMA和ARIMA统计预测模型研究（Python代码实现）

weixin_46039719的博客

05-17

1719

ARIMA模型ARIMA模型，也称为求和自回归移动平均自模型，实际上根检验。ADF检验是判断时间序列是否存在单位根：如果不存是差分运算与ARMA模型的结合。ARIMA（p,d,q）模型记为：获得观察值时间序列后，通过以下步骤完成ARIMA建模分析过程：（1）对时间序列数据进行平稳性检验。如果该序列不平稳，转步骤（2）；若该序列平稳，再进行白噪声检验，若为序表1 原序列及一阶差分序列ADF检验列检验为白噪声，模型终止；若不是白噪声，转步骤（3）。。

Matlab预测模型-时间序列模型总结

dele

06-24

2275

在 AR 模型中，我们使用变量过去值的线性组合来预测感兴趣的变量。术语自回归表明它是变量对自身的回归。

基于 SARIMA模型的时间序列预测实战搜索调参完整数据代码.rar

03-27

这个压缩包文件“基于 SARIMA模型的时间序列预测实战搜索调参完整数据代码.rar”提供了对SARIMA模型的实践应用，包括数据预处理、模型构建、参数优化以及预测结果的生成。首先，我们要理解SARIMA模型的基本概念...

数据挖掘实战-基于SARIMA时间序列模型预测阿里巴巴股票数据趋势

m0_64336780的博客

09-22

1万+

本实验数据集来源于Kaggle，数据集包含阿里巴巴集团控股公司(BABA)从[2020年1月1日]到[2024年5月1日]的历史股价数据。数据集包括每日开盘价、最高价、最低价和收盘价，以及调整后的收盘价和成交量。本实验利用SARIMA时间序列模型对阿里巴巴股票价格进行趋势预测，并得出以下结论：通过对阿里巴巴股票历史数据的分析和建模，我们成功地建立了SARIMA模型，能够较好地拟合股票价格的波动情况。该模型考虑了数据的季节性、自相关和移动平均性质，具有一定的预测能力和准确性。

Python实现SARIMA时间序列预测（完整源码和数据)

04-03

1.Python实现SARIMA时间序列预测（完整源码和数据) anaconda + pycharm + python +Tensorflow 注意事项：保姆级注释，几乎一行一注释，方便小白入门学习！ 2.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路...

调参简例：SARIMA模型_手工调参过程

htuhxf的博客

06-04

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时间序列预测 | SARIMA（P、D、Q了解一下）

AI蜗牛车

07-05

9165

前言ARMA模型可以说是平稳时间序列建模中很常用的方法了，但是局限性也很明显---“平稳”。一般生活中的数据很难满足平稳性要求，比较常用的转化为平稳序列的做法就是差分，一阶差分不行二阶差分，几次差分后终能平稳，所以ARIMA(p,d,q)在ARMA(p,q)的基础上把差分的过程包含了进来，多了一步差分过程，对应就多了一个参数d，也因此ARIMA可以处理非平稳时间序列。因此...

Python基于季节性自回归移动平均模型(SARIMA模型)进行时间序列分析建模项目实战

张陈亚的博客

11-11

1万+

Python基于季节性自回归移动平均模型(SARIMA模型)进行时间序列分析建模项目实战

利用SARIMAX进行销量预测

fitzgerald0的博客

09-14

2万+

本文从传统的时间序列SARIMAX算法讲解销量预测模型。主要涉及到python的pandas、statsmodels、joblib等模块，通过对多个模型进行并行网格搜索寻找评价指标MAPE最小的模型参数，虽然供应链销量预测可供使用的模型非常多，但是作为计量经济学主要内容之一，时间序列因为其强大成熟完备的理论基础，应作为我们处理带有时序效应数据时首要尝试的模型类型，且往往效果不错。本文只是从代码的...

Transformer-LSTM、Transformer、CNN-LSTM、LSTM、CNN五模型时序预测

matlab_daizuo的博客

03-04

1333

时序预测作为数据分析领域的重要组成部分，在金融、气象、交通、工业等多个领域有着广泛的应用。随着深度学习的快速发展，各种深度学习模型被应用于时序预测任务，并取得了显著的成果。本文将重点比较五种常用的时序预测模型：Transformer-LSTM、Transformer、CNN-LSTM、LSTM以及CNN，从模型结构、原理、优缺点以及适用场景等方面进行深入探讨，旨在为时序预测模型的选择提供参考。1. 模型结构与原理。

时间序列-SARIMAX模型代码和结果检测

金融风控笔记

08-30

935

SARIMAX模型代码示例。

使用SARIMA做季节时间序列预测全流程（附MATLAB代码）

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