本文是ARIMA预测模型的综合实战指南，深入解析了ARIMA模型的理论、建模及调参选择过程。文章聚焦于长江流量数据集，展示了如何通过ARIMA模型完成时间序列预测，包括数据准备、随机性和稳定性检验等步骤，并提供了Python代码实现。文章还讨论了ARIMA模型的选择理由、参数确定、模型评估和预测性能评估，旨在帮助读者全面掌握ARIMA模型的应用。