ARIMA预测的统计模型给我的是差分信号的预测，而不是实际信号的预测.我犯了什么错误

Question

信号看起来像

原始信号

通过使用绘图(output.diff(((获得的差分信号看起来像这样的

差分信号

其次，通过对ACF和PACF 的分析，得到了ARIMA模型的参数

模型以以下方式拟合

模型=ARIMA(输出值，阶数=(2,1,1((

model_fit=model.fit(disp=0(

当我使用时

model_fit.plot_predict(dynamic=False(

plt.show((

太完美了！

使用plot_predict 的结果

但当我使用plt.plot(model_fit.prdict(dynamic=False((时

它给出了差分信号的预测

arima 预测结果

Answer 1

如果您使用的是型号sm.tsa.ARIMA，那么您可以使用以下内容：

plt.plot(model_fit.predict(dynamic=False, typ='levels'))

然而，该模型已被弃用，并将在未来的Statsmodels版本中删除。为了与未来版本兼容，您可以使用新的ARIMA模型：

from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA

或

import statsmodels.api as sm
model = sm.tsa.arima.ARIMA(output.values, order=(2,1,1))

这个较新的模型将自动生成实际信号的预测和预测，因此在这种情况下不需要使用typ='levels'。