自回归积分滑动平均模型 (ARIMA) 算法

自回归积分滑动平均模型 (ARIMA) 是一种常用的时间序列预测局部统计算法。ARIMA 捕获输入数据集中的标准时间结构（模式化的时间组织）。Amazon Forecast ARIMA 算法调用ARIMA 函数中的Package 'forecast'的综合 R 档案网络 (CRAN)。

ARIMA 的工作原理

ARIMA 算法对于可以映射到平稳时间序列的数据集特别有用。平稳时间序列的统计特性（例如自相关）与时间无关。具有平稳时间序列的数据集通常包含信号和噪声的组合。信号可能呈现正弦振荡模式或具有季节性成分。ARIMA 就像一个过滤器，将信号从噪声中分离出来，然后对未来的信号进行推断以做出预测。

ARIMA 超参数和优化

有关 ARIMA 超参数和调整的信息，请参阅Arima中的函数文档包装 “预测”的CRAN.

Amazon Forecast 将DataFrequency中指定的参数CreateDataset到frequencyR 的参数ts函数使用下表：

DataFrequency（字符串型）	R ts 频率（整型）
是	1
M	12
W	52
D	7
H	24
30 分钟	2
15 分钟	4
10 分钟	6
5 分钟	12
1 分钟	60

对于小于 24 或短时间序列的频率，超参数使用auto.arima的函数Package 'forecast'的CRAN. 对于大于等于 24 的频率和长时间序列，我们使用傅立叶级数 K = 4，如此处使用长季节性周期进行预测所述。

表中不支持的数据频率默认为 ts 频率 1。