ARIMA模型消除日周期性和周周期性的方法

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本人是新手，刚接触到这方面的学习。我想统计视频网站网络流量，根据统计来的非平稳时间序列，使用ARIMA模型进行下一时间段的网络流量需求预测。看论文说，非平稳时间序列需要首先消除周期性和趋势性，并且作者使用的是差分的方法。由于网站的流量走势呈现出日周期性，所以差分消除了日周期性。我想问的是，当周六和周日的时候，网络的流量会比平常工作日的时候高出很多，这样的情况算不算是也存在以一周为周期的周期性呢？那样的以天为周期的差分来消除周期性的方法，会不会使预测的准确度降低呢？能不能同时考虑以天为小周期，以周为大周期来考虑周期性的消除呢？可以使用怎样的方法呢？本人实在是没有这方面的基础，并且也很难找到此类的论文，希望懂的同胞们帮帮忙！在此谢过！

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关键词：ARIMA模型 ARIMA MA模型 周期性 Rim 周期性 工作日 时间段

你可以考虑去两次周期性，先是以一周为周期，再以每天为周期，得到的大概是个稳定的趋势项，如果还有时间趋势再去除时间趋势，再对残差进行arima分析。我不推荐差分的方法，因为去两次周期性还是会损失很多信息的

侯主义者 发表于 2013-3-7 12:18
你可以考虑去两次周期性，先是以一周为周期，再以每天为周期，得到的大概是个稳定的趋势项，如果还有时间趋 ...

去两次周期用什么方法啊，去周期不就是用差分的方法

verawr 发表于 2013-3-26 10:08
去两次周期用什么方法啊，去周期不就是用差分的方法

除了差分还有周期指数的方法，尤其在数据量比较小而周期又比较长的情况下，差分会导致信息损失过大。这时候周期指数的办法就比较好了。
周期指数的构造和季节指数类似，就是周期均值比整体均值得到周期指数

侯主义者 发表于 2013-3-26 12:14
除了差分还有周期指数的方法，尤其在数据量比较小而周期又比较长的情况下，差分会导致信息损失过大。这时 ...

谢谢您啊，我试试~~

侯主义者 发表于 2013-3-26 12:14
除了差分还有周期指数的方法，尤其在数据量比较小而周期又比较长的情况下，差分会导致信息损失过大。这时 ...

具体来说周期指数法在eviews里面有相关操作吗，周期是人为设定么？我要怎么用其建模？是数据*周期指数，再对所得数据建立arma模型

verawr 发表于 2013-3-27 00:26
具体来说周期指数法在eviews里面有相关操作吗，周期是人为设定么？我要怎么用其建模？是数据*周期指数，再 ...

eviews我没用过，不知道相关的操作怎么回事……
建模的话看你是怎么分解这个世界序列了，可以先提取周期指数，然后得到的去指数数据也可以进一步去趋势或者直接arma

verawr 发表于 2013-3-27 00:26
具体来说周期指数法在eviews里面有相关操作吗，周期是人为设定么？我要怎么用其建模？是数据*周期指数，再 ...

eviews我没用过，不知道相关的操作怎么回事……
建模的话看你是怎么分解这个世界序列了，可以先提取周期指数，然后得到的去指数数据也可以进一步去趋势或者直接arma

这个问题用R语言怎么处理呢，求教楼主最后是怎么处理的~