import requests import json import pandas as pd import numpy as np import seaborn as sns from matplotlib.pylab import rcParams from sklearn.preprocessing import StandardScaler import matplotlib.pyplot as plt fro
为了更深入地理解补充效果,我们使用STL(Seasonal-Trend decomposition using Loess)方法将时间序列分解为趋势、季节性和残差组件: # 执行STL分解 original_series=mock_energy_data_with_missing['Energy_Production'] imputed_series=filled_data['Energy_Production'] # 考虑每日144个观测值的周期(10分钟采样间隔) orig...
STL: Seasonal-Trend Decomposition using LOESSLOESS: LOcally wEighted Scatterplot Smoothingimport os from datetime import datetime from dateutil.relativedelta import relativedelta from statsmodels.ts…
data = pd.Series(range(365), index=dates) STL分解 stl = sm.tsa.seasonal_decompose(data, model='additive') stl.plot() plt.show() 2、详细描述 在这个示例中,我们使用statsmodels库的seasonal_decompose方法对时间序列数据进行STL分解。通过分解,可以将数据分解为趋势、季节性和随机成分,便于进一步分析。 ...
B --> D[提高效率] C --> D 可以通过调整滑动窗口参数来提升STL分解的性能: fromstatsmodels.tsa.seasonalimportSTL result=STL(data,seasonal=13).fit() 1. 2. 通过上述步骤,我们能够有效地实现STL分解模型并优化其性能,确保数据的准确性与可靠性。
接下来,我们使用statsmodels库中的seasonal_decompose方法进行季节性因子分解。 from statsmodels.tsa.seasonal import seasonal_decompose # 加法模型分解 decomposition = seasonal_decompose(time_series, model='additive') # 提取分解结果 trend = decomposition.trend ...
importosimportrasterioasrioimportnumpyasnpimportpandasaspdimportnetCDF4asncfromtqdmimporttqdmimportmatplotlib.pyplotaspltfromstatsmodels.tsa.seasonalimportSTLimportmath 02计算GWS 03依据某列数据集计算SLT分解 验证 data=GWS[:,133,251]res=STL(data,period=7).fit()GWS_trend=res.trend ...
季节性(Seasonal):时间序列中重复出现的季节性模式。 残差(Remainder):去除趋势和季节性后的剩余部分,通常包括随机噪声和其他未解释的变化。 2. 寻找Python中实现STL分解的库或工具 在Python中,可以使用statsmodels库来实现STL分解。statsmodels是一个用于估计和测试统计模型的Python模块,其中包括了STL分解的实现。 3. ...
from statsmodels.tsa.seasonal import STL import statsmodels.api as sm import pylab from pylab import mpl#导入包的时候比较乱,请见谅... mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']#此步骤是为了解决字体问题 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False#此步骤是为了解决字体问题 plt.rc("figure",...
3️⃣ 使用`statsmodels.tsa.seasonal.STL`进行季节性分解: ```python # 初始化STL对象,设置趋势、季节性和残差成分 stl = sm.tsa.STL(df, seasonal=12) # 12为季节性周期,根据数据调整 # 拟合模型并分解 result = stl.fit() ``` 4️⃣ 可视化分解结果: ...