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ARIMA模型（英语：Autoregressive Integrated Moving Average model），差分整合移动平均自回归模型，又称整合移动平均自回归模型（移动也可称作滑动），是时间序列预测分析方法之一。ARIMA(p，d，q)中，AR是“自回归”，p为自回归项数；MA为“滑动平均”，q为滑动平均项数，d为使之成为平稳序列所做的差分次数（阶数）。“差分”一词虽未出现在ARIMA的英文名称中，却是关键步骤。

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目 录 一、研究简介 3 1、研究背景 3 2、研究目的及意义 3 二、文献回顾 3 1、国内文献综述 3 2、本文可能存在的创新点 4 三、理论模型和研究方法 5 1、理论模型 5 2、研究方法 5 四、数据与描述统计 7 1、数据来源 7 2、描述数据 7 五、实证分析 8 1、ADF单位根检验 8 2、协整分析 8 3、确定模型滞后阶数 9 4、变量外生性检验 9 5、建立VAR模型 10 6、判断模型稳定性 11 7、方差分解 13 8、模型预测 14 六、结论 15 参考文献 16 附录 17

包含MIT行人数据集和USC行人数据集 MIT数据集是较早公开的行人数据库。共924张行人图片（ppm格式，宽高为64x128），肩到脚的距离约80象素。该数据库只含正面和背面两个视角，无负样本，未区分训练集和测试集。Dalal等采用“HOG+SVM”，在该数据库上的检测准确率接近100%。 USC行人数据集包含三组数据集（USC-A、USC-B和USC-C），以XML格式提供标注信息。USC-A[Wu, 2005]的图片来自于网络，共205张图片，313个站立的行人，行人间不存在相互遮挡，拍摄角度为正面或者背面；USC-B的图片主要来自于CAVIAR视频库，包括各种视角的行人，行人之间有的相互遮挡，共54张图片，271个行人；USC-C有100张图片来自网络的图片，232个行人（多角度），行人之间无相互遮挡。