ARIMA模型，全称自回归移动平均模型（Autoregressive Integrated Moving Average Model），是一种重要的时间序列模型。它以确定的时间步长为基础，对时间序列的趋势、周期性和随机性进行建模和预测。ARIMA模型通过分析和拟合时间序列的历史数据，可以预测未来的趋势和变化，并用于检测和分析时间序列数据的周期性、趋势性和季节性等特征。
ARIMA模型由自回归（AR）部分、差分（I）部分和移动平均（MA）部分组成。其中，AR表示模型考虑了时间序列数据自身的历史值对其未来值的影响；I表示模型通过差分方法使非平稳时间序列数据变得平稳，从而满足建模要求；MA表示模型考虑了时间序列数据的随机波动。
ARIMA模型的主要参数包括自回归项的数量（p）、差分的阶数（d）和移动平均项的数量（q）。这些参数的选择对于模型的预测性能至关重要，通常需要根据数据的特性进行确定。
