ARIMA模型 (AutoRegressive Integrated Moving Average) 算法详解与PyTorch实现

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1. ARIMA模型概述

ARIMA（AutoRegressive Integrated Moving Average）模型是一种经典的时间序列预测模型，由Box和Jenkins于1970年提出。ARIMA模型结合了自回归（AR）、差分（I）和移动平均（MA）三个部分，能够有效地捕捉时间序列数据中的趋势和季节性。ARIMA广泛应用于经济、金融、气象等领域的时间序列预测。

1.1 时间序列预测

时间序列预测是一种基于历史数据预测未来值的方法。ARIMA模型通过捕捉时间序列数据中的自相关性和移动平均性，能够进行准确的预测。

1.2 ARIMA的优势

• 灵活性：ARIMA模型能够处理多种时间序列数据，包括平稳和非平稳数据。
• 解释性强：ARIMA模型的参数具有明确的统计意义，便于解释和分析。