利用时间序列ARMA模型和LSTM算法分析并预测pm2.5值_adf、pvalue、usedlag、nobs、critical values、icbest、reg-程序员宅基地

数据来源于 UC Irvine Machine Learning Repository网站中的Beijing PM2.5 Data Data Set，数据文件类型为CSV。

一、利用ARMA模型

数据平稳性分析

还是以天为单位分析这五年之内的pm2.5值，并绘制曲线

ARIMA 模型对时间序列的要求是平稳型，观察图标能看出其没有固定的上升或下降的趋势，粗略判断是平稳序列。不进行差分操作，同时使用ADF单位根平稳型检验，对序列进行平稳性检验。

from statsmodels.tsa.stattools import adfuller as ADF
ADF(test)
#返回值依次为adf、pvalue、usedlag、nobs、critical values、icbest、regresults、resstore

得到结果如下：

(-18.23039005254537, 2.3680392326349674e-30, 2, 1568,

{'1%': -3.434527319939446, '10%': -2.56775226495796, '5%': -2.863385036059078}, 17309.834345756433)

1%、%5、%10不同程度拒绝原假设的统计值和ADF Test result的比较，ADF Test result同时小于1%、5%、10%即说明非常好地拒绝该假设.本数据中，adf结果为-18.23，小于三个level的统计值。
P-value是否非常接近0.本数据中，P-value 为 2.36e-30,接近0.

ADF检验的原假设是存在单位根，只要这个统计值是小于1%水平下的数字就可以极显著的拒绝原假设，认为数据平稳。

选择合适的ARMA模型

关注序列的自相关图（ACF）和偏自相关图（PACF）

本文链接：https://blog.csdn.net/EAEelite/article/details/82501375

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