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📈 ARIMA / SARIMA 预测
平稳性检验 ADF/KPSS · ACF/PACF 相关图 · Box-Jenkins 建模
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输入按时间顺序排列的序列,自动完成:①平稳性诊断(ADF 单位根 + KPSS 平稳性)②ACF/PACF 相关图定阶 ③网格搜索最优 ARIMA/SARIMA 模型 ④残差白噪声检验(Ljung-Box)⑤带 95% 置信区间的预测。
历史数据(按时间先后排列,每行一个值)
季节周期 m
无(非季节)
4(季度)
7(周)
12(月度)
24(半日)
52(周度)
预测期数
定阶方式
自动定阶(AIC 最优)
手动指定阶数
p(AR阶)
d(差分阶)
q(MA阶)
P(季节AR)
D(季节差分)
Q(季节MA)
填入示例
开始建模
① 平稳性诊断
② 相关图 ACF / PACF(定阶依据)
③ 选定模型与参数
④ 残差诊断与精度
⑤ 预测结果
⑥ 滚动原点回测(时间序列交叉验证)
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🤖 AI智能解读
AI正在分析中,请稍候(季节模型网格搜索约需数秒)...
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