在下文中我会简单称其为OneShotSTL,这篇文章的核心就是介绍了一种高效率的在线STL时间序列分解方法。 传统的时间序列季节性趋势分解方法(STL分解能够将时间序列分离成几个基本组件:季节性(Seasonal)、趋势(Trend)和残差(Residual))依赖于批量处理且具有较高的时间复杂度 O(W),无法满足实时系统的低延迟需求。 而论...
基于周期、趋势分解的时序分解算法主要有经典时序分解算法、Holt-Winters算法和STL算法。经典时序分解算法起源于20世纪20年代,方法较简单。Holt-Winters算法于1960年由Holt的学生 Peter Winters 提出,能够适应随着时间变化的季节项。STL(Seasonal and Trend decomposition using Loess)分解法,由Cleveland 等于1990年提出,比较...
Gramer分解可以将任何时间序{xt}分解为由时间t tt的多项式决定的确定性部分及由白噪声序列决定的随机性部分。可以表示为: 平稳序列要求其受到的确定性和随机性影响都是稳定的,而非平稳序列受到的确定性和随机性影响至少有一个方面不是稳定的,Wold分解定理仅适用于平稳序列,而Gramer分解定理对非平稳序...
对于ARIMA模型,时序分解通常包含以下步骤: *拟合ARIMA模型:首先,使用ARIMA模型对原始时间序列进行拟合。ARIMA模型有三个主要参数,分别是p(自回归项阶数),d(差分阶数),q(移动平均项阶数)。拟合ARIMA模型的目的是捕捉时间序列中的整体趋势和结构。 *提取趋势:从拟合的ARIMA模型中提取趋势成分。这可以通过将ARIMA模型中...
1007 0 00:13 App 【时序分解】贝叶斯变化点检测与时间序列分解 1337 0 01:40 App 【多变量时间序列预测 | VMD-SSA-BiLSTM】VMD-SSA-BiLSTM、VMD-BiLSTM、BiLSTM多维时序 | 变分模态分解麻雀双向长短期 169 0 00:16 App SCSSA-VMD融合正余弦和柯西变异的麻雀搜索算法优化变分模态分解时间序列信号分解 81...
STL(Seasonal-Trend decomposition procedure based on Loess)是一种时序分解算法,它基于LOESS将某时刻的数据Yv分解为趋势分量(trend component)、周期分量(seasonal component)和余项(remainder component)。 具体做法包括以下步骤: 1.将数据Yv按照时间顺序进行排序,并确定周期性分量的长度。 2.使用LOESS平滑方法对数据...
时序分解:利用优化后的参数,对目标时间序列进行CEEMDAN分解。分解得到的子成分能够反映原始信号的不同特征,便于后续的分析和处理。 结果评估:对分解得到的子成分进行评估,可以采用重构误差、能量守恒等指标。同时,与其他时序分解方法进行对比,验证SMA-CEEMDAN方法的优越性。 为了验证SMA-CEEMDAN方法的有效性,我们利用Matlab...
在时序预测问题中,我们经常遇到的一个挑战是数据的复杂性和非线性。为了解决这个问题,我们可以使用一些模态分解方法,如经验模态分解(EMD)、集合经验模态分解(EEMD)和完全自适应噪声集合经验模态分解(CEEMDAN)。这些方法可以将原始的时序数据分解成多个模态分量,每个分量都代表了不同的频率成分和趋势信息,从而简化了预测任...
STL分解是一种非参数方法,其基本思想是通过局部回归(Loess)来估计时序数据的季节性和趋势性,并得到残差部分。具体来说,STL分解将时序数据分解为三个部分:季节性、趋势性和残差。季节性表示数据在周期内的重复模式,趋势性表示数据的长期变化趋势,残差表示无法被季节性和趋势性解释的随机波动部分。 二、STL分解的步骤 ...
??Wold分解、Gramer分解、因素分解。Wold分解适用于在平稳序列情形构建ARMA模型,Gramer分解补全了非平稳序列情形的分解方法。同时非平稳序列可以通过差分平稳的方式,进而引用ARMA模型,构成ARIMA模型。因素分解方法对于时序的构成部分更加细分,主要应用在非平稳序列存在季节效应情形。