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发表日期： 2022-09-04 14:55:14 浏览次数：80

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SARIMA模型的全称是Seasonal Auto Regressive Integrated Moving Average，中文是周期性自回归差分移动平均。SARIMA模型是一种预测周期性的时间序列效果非常好的模型。SARIMA模型的目标是描述数据的自相关性。要理解SARIMA模型，我们首先需要了解平稳性的概念以及差分时间序列的技术。

平稳性 stationarity

总的来说，一个时间序列，如果均值没有系统性的变化(无趋势)，方差没有系统变化，且消除了周期性变化，就称之为平稳的。

普通捕获组(Expression)
命名捕获组(?Expression)

普通捕获组

从正则表达式左侧开始，每出现一个左括号"("记做一个分组，分组编号从 1 开始。0 代表整个表达式。

对于时间字符串：2017-04-25，表达式如下

(\d{4})-((\d{2})-(\d{2}))

有 4 个左括号，所以有 4 个分组:

编号	捕获组	匹配
0	(d{4})-((d{2})-(d{2}))	2017-04-25
1	(d{4})	2017
2	((d{2})-(d{2}))	04-25
3	(d{2})	04
4	(d{2})	25

public static final String DATE_STRING = "2017-04-25";public static final String P_COMM = "(\d{4})-((\d{2})-(\d{2}))"; 
Pattern pattern = Pattern.compile(P_COMM);Matcher matcher = pattern.matcher(DATE_STRING);matcher.find();//必须要有这句System.out.printf("
matcher.group(0) value:%s", matcher.group(0));System.out.printf("
matcher.group(1) value:%s", matcher.group(1));System.out.printf("
matcher.group(2) value:%s", matcher.group(2));System.out.printf("
matcher.group(3) value:%s", matcher.group(3));System.out.printf("
matcher.group(4) value:%s", matcher.group(4));

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