آموزش رایگان آریما ARIMA و SARIMA در پایتون جامع

آموزش پیش‌بینی سری زمانی با ARIMA و SARIMA

این آموزش مراحل مدل‌سازی و پیش‌بینی سری زمانی با استفاده از مدل‌های ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) و SARIMA (Seasonal ARIMA) را به تفصیل ارائه می‌دهد. این روش‌ها برای داده‌های متنوعی از جمله اقتصادی، مالی، هواشناسی، کشاورزی و پزشکی کاربرد دارند.

مشاهده آموزش رایگان مقدمه‌ای بر سری زمانی
مشاهده بخش اول تئوری مدل ARIMA
مشاهده آریما در متلب MATLAB

---

مراحل آموزش

1. بارگذاری و نمایش داده‌ها

• بارگذاری داده‌ها: داده‌های سری زمانی از یک فایل بارگذاری می‌شوند که معمولاً شامل ستون‌هایی مانند “زمان” و “مشاهده‌ها” است.
• نمایش سری زمانی: نمودار سری زمانی اولیه برای بررسی بصری الگوها و روندها رسم می‌شود.

2. پیش‌پردازش داده‌ها

• تست ایستایی (Stationarity Test): از آزمون ADF (Augmented Dickey-Fuller) برای بررسی ایستایی داده‌ها استفاده می‌شود.
• تبدیل لگاریتمی (Log Transformation): برای تثبیت پراکندگی و کاهش واریانس، داده‌ها به مقیاس لگاریتمی تبدیل می‌شوند.
• تفاضل‌گیری (Differencing): برای ایستا کردن داده‌ها، تفاضل‌گیری انجام می‌شود. سپس تست ایستایی مجدداً اجرا می‌شود.

3. شناسایی پارامترهای ARIMA (p, d, q)

• تحلیل ACF و PACF: نمودارهای ACF (Autocorrelation Function) و PACF (Partial Autocorrelation Function) برای شناسایی مقادیر پارامترهای p (مرتبه خودرگرسیو)، d (تفاضل‌گیری)، و q (میانگین متحرک) بررسی می‌شوند. (اختیاری)

4. برازش مدل ARIMA

• مدل ARIMA با مقادیر بهینه p، d، و q برازش داده می‌شود. این مدل روندها و وابستگی‌ها در داده‌ها را به‌خوبی شبیه‌سازی می‌کند.

5. پیش‌بینی سری زمانی

• با استفاده از مدل ARIMA، مقادیر آینده پیش‌بینی می‌شوند. نتایج به مقیاس اصلی داده‌ها بازگردانده می‌شوند.
• حدود اطمینان (Confidence Intervals) برای پیش‌بینی‌ها محاسبه می‌شوند تا عدم قطعیت نتایج نشان داده شود.

6. مصورسازی نتایج

• نمودارهایی شامل داده‌های اصلی، مقادیر پیش‌بینی‌شده، و حدود اطمینان رسم می‌شوند. این نمودارها عملکرد مدل در بازتولید گذشته و پیش‌بینی آینده را نشان می‌دهند.

7. ارزیابی مدل

• محاسبه خطا: متریک‌هایی مثل RMSE (Root Mean Squared Error) برای ارزیابی دقت مدل در برازش داده‌ها و پیش‌بینی محاسبه می‌شوند.

---

مراحل اضافی برای SARIMA

برای داده‌های فصلی (Seasonal Data)، مدل SARIMA استفاده می‌شود که شامل پارامترهای فصلی P,D,Q,S است:

• P: مرتبه فصلی خودرگرسیو.
• D: تفاضل‌گیری فصلی.
• Q: مرتبه فصلی میانگین متحرک.
• S: طول دوره فصلی (Seasonality Length).

مقایسه مدل‌ها

• ARIMA برای داده‌های بدون الگوهای فصلی مناسب است.
• SARIMA برای داده‌هایی با الگوهای فصلی کاربرد دارد و پیچیدگی بیشتری نسبت به ARIMA دارد.

---

خلاصه

این آموزش مراحل کاملی از بارگذاری داده‌ها، پیش‌پردازش، برازش مدل، پیش‌بینی و ارزیابی را پوشش می‌دهد. روش‌های ARIMA و SARIMA ابزارهای قدرتمندی برای پیش‌بینی سری‌های زمانی در حوزه‌های مختلف ارائه می‌دهند.

---

مدرس: حسن سعادتمند

• بیش از 250 دوره آموزشی در متلب (MATLAB) و پایتون (Python).
• بیش از 15 سال تجربه در زمینه یادگیری ماشین، الگوریتم های فراابتکاری، یادگیری عمیق، مهندسی کنترل.
• چاپ چندین مقاله Q1 در بهترین ژرنال های دنیا Google Scholar.
• مدرس فرادرس
• کانال یوتیوب، کانال اپارت، کانال تلگرام، کانال ایتا