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news 2025/9/18 11:00:19

文化网站建设方案,网站建设与管理实践,高端专区,seo网络公司一、学习内容 1. 季节性调整与周期性预测季节性调整是在时间序列分析中常用的技术，旨在去除数据中因季节性波动导致的周期性变化，使数据更易于解释和预测。通常，我们可以使用季节性分解方法来分离时间序列中的趋势、季节性和随机成分。 …

一、学习内容

1. 季节性调整与周期性预测

季节性调整 是在时间序列分析中常用的技术，旨在去除数据中因季节性波动导致的周期性变化，使数据更易于解释和预测。通常，我们可以使用季节性分解方法来分离时间序列中的趋势、季节性和随机成分。

周期性预测 主要关注数据中的周期性模式，例如每年、每月或每季度发生的重复行为。季节性模式通常可以通过 SARIMA (季节性 ARIMA) 或 Holt-Winters 等模型进行建模。

2. 基于周期性模式的长期预测方法

基于周期性模式的预测方法，通常使用模型如 SARIMA 或 Holt-Winters 模型。这些模型可以捕捉时间序列中的季节性模式，并根据历史周期预测未来的值。

SARIMA 模型 的季节性部分通过在标准 ARIMA 模型中增加季节性自回归和移动平均成分来处理季节性波动。

Holt-Winters 模型 能够同时处理趋势、季节性和残差成分，它是非常经典的时间序列预测模型。

二、实战案例

我们将使用 Python 的 statsmodels 和 holtwinters 模型对带有季节性和周期性的时间序列数据进行预测。

1. 数据生成

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from statsmodels.tsa.statespace.sarimax import SARIMAX
from statsmodels.tsa.seasonal import seasonal_decompose
from statsmodels.tsa.holtwinters import ExponentialSmoothing# 生成模拟的时间序列数据（带有季节性和趋势）
np.random.seed(42)
n_obs = 200
time = pd.date_range(start='2000-01-01', periods=n_obs, freq='M')
trend = 0.05 * np.arange(n_obs)  # 线性趋势
seasonal = 10 * np.sin(2 * np.pi * time.month / 12)  # 季节性
noise = np.random.normal(0, 1, n_obs)
data = trend + seasonal + noise# 创建数据框
ts_data = pd.DataFrame({'Date': time, 'Value': data})
ts_data.set_index('Date', inplace=True)# 绘制时间序列
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(ts_data['Value'], label='Original Data')
plt.title('Simulated Time Series with Seasonality and Trend')
plt.legend()
plt.show()

代码解释：

我们生成了一个带有线性趋势和季节性波动的模拟时间序列。每个月的数据受到季节性波动（周期性为 12 个月）的影响，并带有噪声干扰。

结果输出：

2. 季节性分解

# 对时间序列进行季节性分解
result = seasonal_decompose(ts_data['Value'], model='additive', period=12)
result.plot()
plt.show()

代码解释：

使用 seasonal_decompose 对时间序列进行分解，将其分为趋势、季节性和残差三部分。分解后的结果可以帮助我们理解时间序列的组成部分。

结果输出：

3. SARIMA 模型预测

# 使用 SARIMA 模型进行季节性预测
sarima_model = SARIMAX(ts_data['Value'], order=(1, 1, 1), seasonal_order=(1, 1, 1, 12))
sarima_fitted = sarima_model.fit()# 进行未来24个月的预测
sarima_forecast = sarima_fitted.forecast(steps=24)# 绘制SARIMA预测结果
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(ts_data.index, ts_data['Value'], label='Original Data')
plt.plot(pd.date_range(start=ts_data.index[-1], periods=24, freq='M'), sarima_forecast, label='SARIMA Forecast')
plt.title('SARIMA Model Forecast')
plt.legend()
plt.show()

代码解释：

我们使用 SARIMA 模型对数据进行建模，并预测未来 24 个月的值。SARIMA 模型能够捕捉时间序列中的趋势和季节性模式。

结果输出：

4. Holt-Winters 模型预测

# 使用 Holt-Winters 模型进行预测
hw_model = ExponentialSmoothing(ts_data['Value'], trend='add', seasonal='add', seasonal_periods=12).fit()
hw_forecast = hw_model.forecast(steps=24)# 绘制 Holt-Winters 预测结果
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(ts_data.index, ts_data['Value'], label='Original Data')
plt.plot(pd.date_range(start=ts_data.index[-1], periods=24, freq='M'), hw_forecast, label='Holt-Winters Forecast')
plt.title('Holt-Winters Model Forecast')
plt.legend()
plt.show()

代码解释：