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在本篇文章中，详细介绍了ARIMA模型的基本概念，包括AR、I、MA三部分的含义，以及这些概念如何组合形成ARIMA模型。 我们也深入解释了ARIMA模型中的超参数p、d和q的含义，并展示了如何通过ACF和PACF图形来确定这些超参数。 ARIMA模型（自回归积分滑动平均模型）是时间序列分析中的一种广泛应用的模型，这个模型在各个领域发挥着巨大的作用，如股票市场的价格预测、经济中GDP增长率预测、供应链中销售量和库存需求预测、气象中气温和降水… ARIMA模型由自回归（AutoRegressive，AR）、差分（Integrated，I）和移动平均（Moving Average，MA）三部分构成。 它通过对过去数据的自回归和移动平均来预测未来数据点，广泛应用于经济学、金融、气象学等领域中的时间序列预测。

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而本文将通过一段时间内电力负荷波动的数据集来实战演示完整的ARIMA模型的建模及参数选择过程，其中包括数据准备、随机性、稳定性检验。 自回归移动平均数（Autoregressive Integrated Moving Average Model，简称ARIMA）是由统计学家George Box和Gwilym Jenkins于1970年提出的时间序列预测方法，又称Box-Jenkins模型。 ARIMA 代表自回归整合移动平均模型，是一种用于时间序列分析和预测时间序列未来可能值的技术。

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在 统计学 与 计量经济学 所使用的 时间序列 分析中， 自回归单整移动平均模型 （ARIMA）和 季节性ARIMA模型 （SARIMA）分别是 自回归移动平均模型 （ARMA）向非平稳序列和周期性变化情形的推广。 所有这些模型都是为了更好地理解 时间序列 并预测未来值而拟合的。