我正在使用Python 3.7。我正在使用ARIMA模型进行时间序列预测。 我使用Autocorrelation Plot评估我的数据的ARIMA属性-具体来说是使用pandas.plotting中的autocorrelation_plot。我的数据有大约50,000条记录,使得图表非常繁忙和...
我遵循了另一篇帖子中定义自相关函数的建议: def autocorr(x): result = np.correlate(x, x, mode = 'full') maxcorr = np.argmax(result) #print 'maximum = ', res...
我试图将信号中存在的周期性分解为其各个成分,以计算它们的时间周期。 假设以下是我的示例信号: 您可以使用以下代码重现该信号: t_week = np.linspace(1,480, 480) t_weekend=np.linspace(1,192,192) T=96 #Time Pe...