模型表达式为： $$(1 - \sum_{i=1}^p \phi_i L^i)(1-L)^d y_t = c + (1 + \sum_{i=1}^q \theta_i L^i)\varepsilon_t$$ 其中 $L$ 为滞后算子，$\varepsilon_t$ 为白噪声。：实际应用中建议保留20%数据作为测试集，多次迭代优化参数。对于波动剧烈序列，可先进行对数变换$\log(y_t+1)$稳定