当前位置：首页 > JavaScript

前端js实现arima

2026-01-30 23:01:09JavaScript

ARIMA 模型简介

ARIMA（自回归积分滑动平均模型）是一种经典的时间序列预测方法，包含自回归（AR）、差分（I）和移动平均（MA）三个部分。在前端 JavaScript 中实现 ARIMA 需要借助数学库和算法实现。

实现步骤

安装依赖库 使用 math.js 或 tensorflow.js 进行矩阵运算和数学计算。通过 npm 安装：

npm install mathjs @tensorflow/tfjs

数据预处理 对时间序列数据进行差分处理以消除非平稳性。示例代码：

const math = require('mathjs');
function difference(data, interval = 1) {
  return data.map((value, index) => 
    index >= interval ? value - data[index - interval] : NaN
  ).filter(val => !isNaN(val));
}

ARIMA 参数估计 使用最小二乘法或最大似然估计法计算 AR 和 MA 参数。简化版示例：

function estimateARCoefficients(data, order) {
  const X = math.zeros(data.length - order, order);
  const y = data.slice(order);
  for (let i = 0; i < X.size()[0]; i++) {
    for (let j = 0; j < order; j++) {
      X.subset(math.index(i, j), data[i + order - 1 - j]);
    }
  }
  return math.multiply(
    math.inv(math.multiply(math.transpose(X), X)),
    math.multiply(math.transpose(X), y)
  );
}

模型预测 基于估计参数进行预测：

function predictARIMA(data, arCoeff, maCoeff, steps) {
  const predictions = [...data];
  for (let i = data.length; i < data.length + steps; i++) {
    let arTerm = 0;
    for (let j = 0; j < arCoeff.length; j++) {
      arTerm += arCoeff[j] * predictions[i - 1 - j];
    }
    predictions.push(arTerm);
  }
  return predictions.slice(data.length);
}

注意事项

前端实现 ARIMA 可能性能受限，建议复杂计算通过后端服务处理
差分阶数和模型参数（p,d,q）需要通过 ACF/PACF 图或信息准则确定
完整实现需包含残差处理和模型验证环节

替代方案

对于生产环境，推荐使用专门的时间序列库：

// 使用 stats.js 的 ARIMA 实现
const arima = require('arima');
const model = new arima({ p: 2, d: 1, q: 2 }).train(data);
const [pred] = model.predict(10);

前端js实现arima