ARIMA模型 (AutoRegressive Integrated Moving Average) 算法詳解與PyTorch實現

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1. ARIMA模型概述

ARIMA（AutoRegressive Integrated Moving Average）模型是一種經典的時間序列預測模型，由Box和Jenkins于1970年提出。ARIMA模型結合了自回歸（AR）、差分（I）和移動平均（MA）三個部分，能夠有效地捕捉時間序列數據中的趨勢和季節性。ARIMA廣泛應用于經濟、金融、氣象等領域的時間序列預測。

1.1 時間序列預測

時間序列預測是一種基于歷史數據預測未來值的方法。ARIMA模型通過捕捉時間序列數據中的自相關性和移動平均性，能夠進行準確的預測。

1.2 ARIMA的優勢

• 靈活性：ARIMA模型能夠處理多種時間序列數據，包括平穩和非平穩數據。
• 解釋性強：ARIMA模型的參數具有明確的統計意義，便于解釋和分析。