python错误:对MA

时间:2019-02-20 19:04:23

标签: python arima

hi所有stackoverflow论坛专家 我正在使用pyCharm2018.1.1

我尝试在python中建立ARIMA模型,我的模型已通过参数识别 (p = 0,d = 0,q = 367),下面是代码:

enter code here def arima_Model_Static_PlotErrorAC_PAC(series): 
train, expctd =series , series 
arima_orders = (0, 0, 367)
model = ARIMA(series, order=arima_orders)
results_MA = model.fit(disp=-1, start_params=[.1 for i in range(1 + arima_orders[2])])
yhatList=results_MA.fittedvalues 
residuals = [expctd[i] - yhatList[i] for i in range(len(expctd))] 
mse = mean_squared_error(expctd, yhatList)
rmse = sqrt(mse)
print(results_MA.summary())
print(rmse)

此模型称为:

enter code here series=DataSetDiff #DataSetDiff is a series with a length of 3652 values outputResidualError=arima_Model_Static_PlotErrorAC_PAC(series)

此高q阶加载错误,即:

  

Blockquote C:\ 109_personel \ 112_pyCharmArima \ venv \ Scripts \ python.exe C:/109_personel/112_pyCharmArima/Presentation_Vers2_ModelOneFunct_3_5.py   追溯(最近一次通话):
    arima_Model_Static_PlotErrorAC_PAC中的文件“ C:/109_personel/112_pyCharmArima/Presentation_Vers2_ModelOneFunct_3_5.py”,第243行       results_MA = model.fit(disp = -1,start_params = [。1,范围内的i(1 + arima_orders [2])],求解器='bfgs')     文件“ C:\ 109_personel \ 112_pyCharmArima \ venv \ lib \ site-packages \ statsmodels \ tsa \ arima_model.py”,适用于959行       callback = callback,** kwargs)     适合的文件“ C:\ 109_personel \ 112_pyCharmArima \ venv \ lib \ site-packages \ statsmodels \ base \ model.py”,第466行       full_output = full_output)     _fit的文件“ C:\ 109_personel \ 112_pyCharmArima \ venv \ lib \ site-packages \ statsmodels \ base \ optimizer.py”,第191行       hess = hessian)     _fit_bfgs中的第327行的文件“ C:\ 109_personel \ 112_pyCharmArima \ venv \ lib \ site-packages \ statsmodels \ base \ optimizer.py”       disp = disp,retall = retall,callback = callback)     文件“ C:\ 109_personel \ 112_pyCharmArima \ venv \ lib \ site-packages \ scipy \ optimize \ optimize.py”,行916,在fmin_bfgs中       res = _minimize_bfgs(f,x0,args,fprime,callback = callback,** opts)     文件“ C:\ 109_personel \ 112_pyCharmArima \ venv \ lib \ site-packages \ scipy \ optimize \ optimize.py”,第970行,位于_minimize_bfgs中       gfk = myfprime(x0)     在function_wrapper中的第300行,文件“ C:\ 109_personel \ 112_pyCharmArima \ venv \ lib \ site-packages \ scipy \ optimize \ optimize.py”       返回函数(*(wrapper_args + args))     文件“ C:\ 109_personel \ 112_pyCharmArima \ venv \ lib \ site-packages \ statsmodels \ base \ model.py”,第451行,得分       返回-self.score(params,* args)/ nobs     文件“ C:\ 109_personel \ 112_pyCharmArima \ venv \ lib \ site-packages \ statsmodels \ tsa \ arima_model.py”,得分583行       返回rox_fprime_cs(参数,self.loglike,args = {False,))     文件“ C:\ 109_personel \ 112_pyCharmArima \ venv \ lib \ site-packages \ statsmodels \ tools \ numdiff.py”,第202行,位于rox_fprime_cs中       因为我,我在枚举(增量)]     文件“ C:\ 109_personel \ 112_pyCharmArima \ venv \ lib \ site-packages \ statsmodels \ tools \ numdiff.py”,第202行,在       因为我,我在枚举(增量)]     文件“ C:\ 109_personel \ 112_pyCharmArima \ venv \ lib \ site-packages \ statsmodels \ tsa \ arima_model.py”,行780,格式为loglike       返回self.loglike_kalman(params,set_sigma2)     文件“ C:\ 109_personel \ 112_pyCharmArima \ venv \ lib \ site-packages \ statsmodels \ tsa \ arima_model.py”,行790,在loglike_kalman中       返回KalmanFilter.loglike(params,self,set_sigma2)     文件“ C:\ 109_personel \ 112_pyCharmArima \ venv \ lib \ site-packages \ statsmodels \ tsa \ kalmanf \ kalmanfilter.py”,行654,格式为loglike       R_mat,T_mat)     statsmodels.tsa.kalmanf.kalman_loglike.kalman_loglike_complex中的文件“ kalman_loglike.pyx”,行359     statsmodels.tsa.kalmanf.kalman_loglike.kalman_filter_complex中的文件“ kalman_loglike.pyx”,第228行     2200行,文件“ C:\ 109_personel \ 112_pyCharmArima \ venv \ lib \ site-packages \ numpy \ core \ numeric.py”       返回眼睛(n,dtype = dtype)     文件“ C:\ 109_personel \ 112_pyCharmArima \ venv \ lib \ site-packages \ numpy \ lib \ twodim_base.py”,第186行       m =零((N,M),dtype = dtype,order = order)
  MemoryError

以退出代码1完成的过程

我的模型运行良好并一直进行预测,直到q阶均线为150(均值(0,0,150))。选择q = 367作为顺序时出现的错误memoryError

任何人都可以帮助我解决此错误吗?我已经用Google搜索该错误很多次了,但是我没有找到合适的解决方案 谢谢您的帮助。

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