这篇文章主要讲解了python如何实现平稳时间序列的建模，内容清晰明了，对此有兴趣的小伙伴可以学习一下，相信大家阅读完之后会有帮助。

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一、平稳序列建模步骤

假如某个观察值序列通过序列预处理可以判定为平稳非白噪声序列，就可以利用ARMA模型对该序列进行建模。建模的基本步骤如下：

（1）求出该观察值序列的样本自相关系数（ACF）和样本偏自相关系数（PACF）的值。

（2）根据样本自相关系数和偏自相关系数的性质，选择适当的ARMA（p，q）模型进行拟合。

（3）估计模型中位置参数的值。

（4）检验模型的有效性。如果模型不通过检验，转向步骤（2），重新选择模型再拟合。

（5）模型优化。如果拟合模型通过检验，仍然转向不走（2），充分考虑各种情况，建立多个拟合模型，从所有通过检验的拟合模型中选择最优模型。

（6）利用拟合模型，预测序列的将来走势。

二、代码实现

1、绘制时序图，查看数据的大概分布

trainSeting.head()
Out[36]: 
date
2017-10-01 126.4
2017-10-02  82.4
2017-10-03  78.1
2017-10-04  51.1
2017-10-05  90.9
Name: sales, dtype: float64

plt.plot(trainSeting)

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