Holt-Winters算法是简单指数光滑在趋势(可理解为水平的变化率)和季节性上的推广,主要包括水平(前文中的趋势项)、趋势项和季节项三个部分。 4.3 STL算法 STL(Seasonal and Trend decomposition using Loess)是一个非常通用的、稳健性强的时序分解方法,其中Loess是一种估算非线性关系的方法。STL分解法由 Cleveland et...
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...
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...
PSO-VMD算法将粒子群算法与VMD相结合,通过优化VMD中的参数来实现对时间序列信号的高效分解。在PSO-VMD算法中,粒子群不断地搜索VMD中的参数空间,以找到最优的分解结果,从而提高了分解的准确性和效率。 研究成果 通过对多个时间序列信号的实验验证,PSO-VMD算法在分解性能上表现出了明显的优势。与传统的VMD算法相比,PS...
经典时序分解算法基于“季节部分不随时间变化”的假设，通过滑动平均计算趋势，然后通过求均值得到季节性。Holt-Winters算法则进一步考虑了趋势和季节性随时间的变化，通过指数光滑技术进行预测。STL算法则采用局部光滑技术，结合内循环和外循环进行周期与趋势的分离，最后通过季节项后平滑步骤获得最终分解结果。在...
经典时序分解算法是最基础的分解方法，基于滑动平均技术，通过估计趋势与周期，实现序列的分解。然而，该算法存在局限性，如无法处理序列首尾部分，依赖于周期性假设，以及趋势过度平滑的问题。Holt-Winters算法则在经典算法的基础上，引入了趋势和季节性变化的动态调整，通过简单指数光滑技术适应了季节随时间变化...
本文将SMA(Sticky Memory Algorithm)这种黏菌优化算法应用于CEEMDAN的参数优化,提出了一种名为SMA-CEEMDAN的时序分解方法。 SMA-CEEMDAN方法的主要步骤如下: 初始化参数:首先,初始化CEEMDAN方法的参数,如噪声幅度、集成大小和分解层数等。同时,设置SMA算法的参数,如迭代次数、网络构建方式等。 构建优化网络:利用SMA算法...
时序分解 | Matlab基于CEEMDAN-CPO-VMD的CEEMDAN结合冠豪猪优化算法(CPO)优化VMD二次分解 效果一览 基本介绍 程序设计 参考资料 效果一览 基本介绍 首先运用CEEMDAN对数据进行一次分解,之后运用冠豪猪优化算法(CPO)优化VMD对一次分解结果的第一个高频分量进行分解,充分提取信息。
1.利用麻雀搜索优化算法优化vmd中的参数k、a,分解效果好,包含边际谱、频率图、收敛曲线等图。 2.包含VMD超参数优化迭代过程图,凸显每次迭代过程的变化。 3.麻雀搜索算法(SparrowsearchAlgorithm,SSA)是一种新型的群智能优化算法在2020年提出,主要是受麻雀的觅食行为和反捕食行为的启发,具有收敛速度快、寻优能力强等...
一种基于时序分解和随机森林的时间序列多步预测算法。 一、时序分解 时序分解是将时间序列数据分解为不同的组成部分,包括趋势、季节 性和剩余项。通过对这些组成部分的单独分析和建模,我们可以更好 地理解时间序列数据的内在规律。在这里,我们采用了一种基于自回 ...