时间序列分析之ARIMA模型的JAVA实现 谁践踏了优雅 2024-03-24 23:31 43阅读 0赞 时间序列分析之ARIMA模型的JAVA实现 在本文中，我将介绍如何使用JAVA语言实现ARIMA（自回归滑动平均模型）来进行时间序列分析。ARIMA模型是一种常用的预测模型，在金融、经济学等领域广泛应用。通过本文的实例，您将了解ARIMA模型的基本原理，并学会如何将其应用于时间序列数据。 首先，让我们先了解ARIMA模型的基本原理。ARIMA模型是一种将时间序列数据转化为平稳时间序列的方法，然后使用自回归（AR）和滑动平均（MA）的组合来对平稳时间序列进行建模。ARIMA模型的一般形式为ARIMA(p, d, q)，其中p、d和q分别代表自回归阶数、差分阶数和滑动平均阶数。 接下来，我将通过一个简单的例子来演示如何使用JAVA实现ARIMA模型。假设我们有一个包含时间序列数据的文件，并且我们想要预测未来的值。首先，我们需要导入所需的JAVA库： import java.io.BufferedReader; import java.
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