SARIMA模型配置生成器: 使用Python代码创建一组SARIMA模型配置

这段代码旨在生成一组SARIMA模型的配置，以便后续用于模型训练和选择最佳配置。

def sarima_configs(seasonal=[0]):
	models = list()
	# define config lists
	p_params = [0, 1, 2]
	d_params = [0, 1]
	q_params = [0, 1, 2]
	t_params = ['n','c','t','ct']
	P_params = [0, 1, 2]
	D_params = [0, 1]
	Q_params = [0, 1, 2]
	m_params = seasonal
	# create config instances
	for p in p_params:
		for d in d_params:
			for q in q_params:
				for t in t_params:
					for P in P_params:
						for D in D_params:
							for Q in Q_params:
								for m in m_params:
									cfg = [(p,d,q), (P,D,Q,m), t]
									models.append(cfg)
	return models

代码解释:

sarima_configs(seasonal=[0]): 该函数接受一个可选参数seasonal，用于指定季节性周期的值。默认情况下，seasonal设置为[0]，表示不考虑季节性因素。
models = list(): 初始化一个空列表models，用于存储生成的SARIMA模型配置。
p_params = [0, 1, 2]: 定义非季节性自回归(AR)阶数p的取值范围。
d_params = [0, 1]: 定义非季节性差分阶数d的取值范围。
q_params = [0, 1, 2]: 定义非季节性移动平均(MA)阶数q的取值范围。
t_params = ['n','c','t','ct']: 定义趋势类型t的取值范围，包括：
- 'n': 无趋势
- 'c': 常数趋势
- 't': 线性趋势
- 'ct': 常数和线性趋势
P_params = [0, 1, 2]: 定义季节性AR阶数P的取值范围。
D_params = [0, 1]: 定义季节性差分阶数D的取值范围。
Q_params = [0, 1, 2]: 定义季节性MA阶数Q的取值范围。
m_params = seasonal: 将seasonal参数的值赋值给m_params，用于指定季节性周期的值。
for ... in ...: 使用嵌套循环遍历所有参数组合。
cfg = [(p,d,q), (P,D,Q,m), t]: 创建包含三个元组的配置实例，分别表示非季节性参数、季节性参数和趋势类型。
models.append(cfg): 将每个配置实例添加到models列表中。
return models: 返回包含所有SARIMA模型配置的列表。

代码的作用：

该代码的作用是生成一组SARIMA模型配置，方便用户快速尝试不同的模型参数组合，以便找到最适合当前时间序列数据的模型。

使用示例:

configs = sarima_configs(seasonal=[12]) # 指定季节性周期为12
print(configs)

输出结果:

[((0, 0, 0), (0, 0, 0, 12), 'n'), ((0, 0, 0), (0, 0, 0, 12), 'c'), ...] # 输出包含所有配置实例的列表