计算机视觉与深度学习 ｜ Python实现ARIMA-LSTM时间序列预测（完整源码和数据)
ARIMA-LSTM混合模型
- 1. 环境准备
- 2. 数据生成（示例数据）
- 3. 数据预处理
- 4. ARIMA建模
- 5. LSTM残差建模
- 6. 混合预测
- 7. 结果可视化
- 完整代码说明
- 1. **数据生成**
- 2. **ARIMA建模**
- 3. **LSTM残差建模**
- 4. **混合预测**
- 5. **性能评估**
- 参数调优建议
- 扩展方向
- 典型输出
以下是使用Python实现ARIMA-LSTM混合模型进行时间序列预测的完整代码，包含数据生成、ARIMA建模、LSTM残差预测和结果融合。代码基于statsmodels和PyTorch框架，适用于复杂时间序列预测任务。
1. 环境准备
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from statsmodels.tsa.arima.model