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Python 数学建模——ARMA 时间序列分析常见的时间序列分析方法有很多，之前介绍了一个稍微新颖的 Prophet 时间序列分析法，这个方法的好处是可以综合考虑节假日的影响（节假日可能导致异常值的出现），并站在不同的时间跨度上考量周际 ( T = 7 d ) (T=7\mathrm d) (T=7d)、月际 ( T = 30 d ) (T=30\mathrm d) (T=30d)、年际 ( T = 365 d ) (T=365\mathrm d) (T=365d) 的周期性及其影响。Prophet 还能考虑外生变量的影响，这是它的突出特点。详情请看

机器学习之心

时序预测 | MATLAB实现ARMA自回归移动平均模型时间序列预测MATLAB实现ARMA时间序列预测（完整源码和数据）本程序基于MATLAB的armax函数实现arma时间序列预测；实现了模型趋势分析、序列平稳化、AIC准则模型参数识别与定阶、预测结果与误差分析过程，逻辑清晰。数据为144个月的数据集，周期为一年，最终实现历史数据的预测和未来两年数据的预报！基于自回归移动平均模型时间序列预测. 评价指标包括:MAE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。要求2018版本及以上。