SARIMAX - 意外的预测结果

Question

我正在尝试使用 SARIMAX 预测某种重量。该模型非常适合数据，但在预测方面并没有达到我的预期。在下图中，您可以看到我的数据在 12 月左右具有季节性成分。但当我预测到 12 月时，这条线仍然持平。我想我希望它能够模拟这种趋势，因为我添加了一个季节组件。这种期望是不正确的还是我做错了什么？我的代码在图片下方。感谢您的帮助！

# Model
model = SARIMAX(sum_all_model,order=(0,1,2),seasonal_order=(2,0,2,12))
results = model.fit()
# Forecasting
forecast = results.forecast(100)

Answer 1

一个问题是seasonal_period 的最后一个参数给出了一个季节的周期数，这与输入数据的频率有关。

看起来您的输入数据可能是每天的，因此通过将季节周期设置为 12，您是说季节每 12 天重复一次，而不是每 12 个月重复一次。

两个音符：

1. 看起来您的过程平均值在 12 月发生了变化，即使您有正确的季节性周期，SARIMAX 模型也无法捕捉到这一点。
2. SARIMAX 模型在较大的季节性周期内计算效率不高（实际上它通常非常缓慢/占用大量内存），因此我不建议尝试使用每日数据的年度季节性周期来解决此问题。