基于目前的时间序列数据，做未来非线性预测，简便易行，直接放在pycharm或者jupyter notebook就可以运行

ARIMA模型 ARIMA模型的全称是自回归移动平均模型，是用来预测时间序列的一种常用的统计模型，一般记作ARIMA(p,d,q)。 ARIMA的适应情况 ARIMA模型相对来说比较简单易用。在应用ARIMA模型时，要保证以下几点： 时间序列数据是相对稳定的，总体基本不存在一定的上升或者下降趋势，如果不稳定可以通过差分的方式来使其变稳定。 非线性关系处理不好，只能处理线性关系 判断时序数据稳定 基本判断方法：稳定的数据，总体上是没有上升和下降的趋势的，是没有周期性的，方差趋向于一个稳定的