我正在尝试在C＃中实现自己的ARIMA模型。目前，我不需要使用任何“最佳模型”选择代码，只需指定想要的模型，例如ARIMA（p，d，q）。
到目前为止，我已经提出了一种使用梯度下降的自回归方法来学习自回归系数，但是我已经阅读了该方法不一定适合确定MA模型系数。经过我自己的尝试，在我通过阅读弄清楚之前，我最终得到的模型会迅速分化。我的初始化和学习速度可能有其他问题，但这仍然使我面临手头的问题。
有人知道实际的伪代码ARIMA算法有什么好的资源吗？还是一本关于算法的好书，可以阅读有关该主题的内容？
您知道有什么好的学习率选择方法适用于MA模型吗？
我了解ARIMA的想法，我不确定该使用哪种方法本质上确定MA模型系数。我已经阅读了很多有关此的出版物，但是大多数人似乎只是使用R或其他一些预制的第三方工具，而我想自己编程。
最佳答案
我知道您想从简单开始，但是除了指定模型和运行之外，还有很多问题。您需要搜索异常值。在此处查看Tsay的作品Outliers, Level Shifts, and Variance Changesin Time Series
关于c# - C#中的ARIMA算法，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/11766615/