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发表日期: 2022-09-04 14:55:14 浏览次数:62

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SARIMA模型的全称是Seasonal Auto Regressive Integrated Moving Average,中文是周期性自回归差分移动平均。SARIMA模型是一种预测周期性的时间序列效果非常好的模型。SARIMA模型的目标是描述数据的自相关性。要理解SARIMA模型,我们首先需要了解平稳性的概念以及差分时间序列的技术。


平稳性 stationarity


总的来说,一个时间序列,如果均值没有系统性的变化(无趋势),方差没有系统变化,且消除了周期性变化,就称之为平稳的。




  • 普通捕获组(Expression)

  • 命名捕获组(?Expression)

普通捕获组

从正则表达式左侧开始,每出现一个左括号"("记做一个分组,分组编号从 1 开始。0 代表整个表达式。

对于时间字符串:2017-04-25,表达式如下

(\d{4})-((\d{2})-(\d{2}))

有 4 个左括号,所以有 4 个分组:

编号捕获组匹配
0(d{4})-((d{2})-(d{2}))2017-04-25
1(d{4})2017
2((d{2})-(d{2}))04-25
3(d{2})04
4(d{2})25
public static final String DATE_STRING = "2017-04-25";public static final String P_COMM = "(\d{4})-((\d{2})-(\d{2}))"; Pattern pattern = Pattern.compile(P_COMM);Matcher matcher = pattern.matcher(DATE_STRING);matcher.find();//必须要有这句System.out.printf(" matcher.group(0) value:%s", matcher.group(0));System.out.printf(" matcher.group(1) value:%s", matcher.group(1));System.out.printf(" matcher.group(2) value:%s", matcher.group(2));System.out.printf(" matcher.group(3) value:%s", matcher.group(3));System.out.printf(" matcher.group(4) value:%s", matcher.group(4));






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