季节趋势分解

最新推荐文章于 2025-06-16 10:47:16 发布
原创 最新推荐文章于 2025-06-16 10:47:16 发布 · 5.1k 阅读 · 12 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文介绍了如何使用STL函数进行季节性分解，并通过HoltWinters函数进行指数平滑，同时探讨了如何在数据分析中剔除季节性因素。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

w<-read.csv("BOGAMBNS.csv")
x<-ts(w[,2],start=c(1959,1),freq=12)   #必须转化为时间序列格式

用stl函数直接做季节分解

bstl<-stl(x,"per")
plot(bstl)

用HoltWinters函数做指数平滑或季节分解（这里趋势和水平结合起来相当于stl中的趋势项）

最低0.47元/天 解锁文章

200万优质内容无限畅学
季节性和趋势分解图（Time Series Decomposition Plot）Python实现
CyberLynxX的博客
08-10 937
在这个例子中，我们加载了一个名为“co2”的数据集，它包含了从1958年1月到2001年8月的二氧化碳浓度数据。我们使用pandas库中的“resample”方法将频率从每日样本降到每月样本，并计算每个月的平均值，以便更好地查看季节性和趋势成分。在本文中，我们将介绍如何使用Python进行时间序列分解，并展示如何绘制时序分解图。这将生成一个包含四个子图的图形，其中第一个子图显示原始时间序列，第二个子图显示趋势成分，第三个子图显示季节性成分，最后一个子图显示残差成分。
季节性分解
weixin_33674976的博客
11-07 4276
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
基于python的数据分解-趋势-季节性-波动变化
frankgis的博客
07-06 963
时间序列数据的分解，一般分为趋势项，季节变化项和随机波动项。如何分解呢？
季节-趋势分解（STL）方法详解
最新发布
DuHz的博客
06-16 1008
STL（Seasonal-Trend decomposition using Loess）是一种强大的时间序列分解方法，它将数据分解为趋势、季节性和余项三个组成部分。其核心优势在于使用LOESS局部加权回归技术，通过双循环结构（内循环交替估计季节和趋势，外循环处理异常值）实现稳健分解。STL的关键参数包括季节窗口、趋势窗口和低通窗口，这些参数需根据数据特性精心调整。数学原理上，STL基于LOESS的加权最小二乘拟合和M-估计理论，采用双平方权重函数处理异常值，并通过低通滤波去除季节中的趋势成分。该方法灵活适
Python实现时间序列分析使用LOESS(STL)模型进行季节性趋势分解(STL算法)项目实战
张陈亚的博客
02-18 4782
Python实现时间序列分析使用LOESS(STL)模型进行季节性趋势分解(STL算法)项目实战
利用python对数据进行季节性和趋势拆解
theskylife的博客
11-28 2059
时间序列数据是按时间顺序排列的数据点的集合。与传统的交叉-sectional 数据不同，时间序列数据通常具有时间维度，因此每个数据点都与一个特定的时间点相关联。如何对已经处理好的数据进行季节性和趋势拆解，并对未来进行预测？本文将对此进行一个简单介绍
matlab季节趋势分解
08-13
其中一个有用的功能是季节趋势分解，它可以用来将时间序列数据分解为季节性、趋势性和残差部分。 首先，我们需要将需要进行季节趋势分解的数据导入到MATLAB中。可以使用MATLAB的数据导入功能，将数据存储为数据矩阵...
matlab_一种贝叶斯算法，用于检测变化点并将时间序列分解为趋势、季节性和突变
07-06
一种快速、通用的贝叶斯模型平均算法，用于将时间序列或1D序列数据分解为单个组件，例如突变、趋势和周期/季节变化，如赵等人（2019）所述。BEAST适用于变化点检测（即断点或结构中断）、非线性趋势分析、时间序列...
TIMESAT 3.3：季节趋势分解与遥感数据分析的权威指南
TIMESAT3.3是一款专门设计用于季节趋势分解和并行处理的软件，它由Lars Eklundh和Per Jönsson两位学者在瑞典隆德大学和马尔默大学共同开发。这款软件主要应用于分析卫星光谱测量中的植被指数时间序列，从而揭示季节...
时间序列季节性分解
qq_37959246的博客
12-03 2767
时间序列季节性分解 可将一个序列分解成一个季节性成分、一个组合趋势和循环成分、一个“误差”成分。 时间序列分两种模型：乘法模型和加法模型，对上面3个分量做乘法或加法。 如果季节性波动的幅度不随着序列水平变化，则加法模型是合适的。 如果季节性波动随着序列水平的增加和减少成比例地增加和减少，则乘法模型是合适的。 乘法分解在经济序列中更为常见，因为大多数季节性经济序列存在季节变化，其随序列水平的增加而增加。 ...
R-时间序列-分解季节性时间序列
It_BeeCoder的博客
10-16 9657
1.季节性时间序列 包含：长期趋势Trend，季节趋势Seasonal，周期循环Circle，随机项Random 这里分解为相加模型X=T+S+C+R   在对时间序列进行分解之前，应该对序列进行检验：（下次写） 2.decompose()函数 将时间序列进行上述分解 3.R分解操作过程 3.1数据读入与可视化 &gt;#以纽约市月出生数量（1946.1-1959.12）的数据...
数学建模学习-季节性分解(Seasonal Decomposition)教程(41)
FFMXjy的博客
01-22 1510
季节性分解（Seasonal Decomposition）是一种重要的时间序列分析方法，它可以将时间序列数据分解为几个基本组成部分：趋势（Trend）、季节性（Seasonality）和残差（Residual）。这种分解可以帮助我们更好地理解时间序列数据的内在结构和变化规律。趋势（Trend）：反映数据的长期变化方向季节性（Seasonality）：反映数据的周期性变化模式残差（Residual）：反映随机波动和不规则变化理解数据的内在结构识别长期趋势和周期性模式进行更准确的预测。
【时序列】时序列数据如何一步步分解成趋势（trend）季节性（seasonality）和误差（residual）- 详细理解python sm.tsa.seasonal_decompose
weixin_47442572的博客
12-16 2万+
【时序列】时序列数据如何一步步分解成趋势（trend）季节性（seasonality）和误差（residual）- 详细理解python sm.tsa.seasonal_decompose 在做时序列分析的时候，好多教程都告诉你要把时序列分解成趋势，季节性，残差，然后画图看一下有没有趋势变化，有没有季节性。像这样： import statsmodels.api as sm decomposition = sm.tsa.seasonal_decompose(train['Count'] ,model='add
时间序列趋势分解 seasonal_decompose
呆萌的代Ma
01-23 1万+
文章目录生成数据：乘法序列分解加法序列分解 乘法序列 = Trend * Seasonality * Error 生成数据： import numpy as np import pandas as pd from statsmodels.tsa.seasonal import seasonal_decompose import matplotlib.pyplot as plt df = pd.DataFrame(np.random.randint(1, 10, size=(365, 1)), column
时间序列分析方法之 -- 乘法季节性分解（Multiplicative Seasonal Decomposition）原理及python代码示例
wodertianna的博客
07-31 973
乘法季节性分解是一种有效的时间序列分析技术，适用于具有乘法关系和显著季节性模式的数据。通过将时间序列分解成趋势、季节性和随机成分，可以更好地理解数据的内在结构和变化规律。乘法季节性分解是一种时间序列分析技术，用于将时间序列分解成趋势、季节性和随机成分（残差）。库方便地对时间序列进行乘法季节性分解，并结合可视化工具分析各个成分的特征和变化趋势。通过这种方式，乘法季节性分解假设季节性变化和随机波动是相对于趋势的比例变化。通过可视化分解结果，我们可以清晰地看到时间序列中的各个成分及其变化趋势。
季节优化算法（Seasons optimization algorithm，SOA）附matlab代码
qq_59747472的博客
11-03 447
This paper introduces a new stochastic bio-inspired optimization algorithm, denoted as seasons optimization (SO) algorithm.This algorithm is inspired by the growth cycle of trees in diferent seasons of a year. It is an iterative and population-based algori
【Python】Python时间序列预测 | 经典季节性分解
fengdu78的博客
11-06 1万+
今天给大家分享一种方法，，时间序列预测之seasonal_decompose使用移动平均线对时间序列数据进行季节性分解，Python实现和原理介绍。这是我在学习时间序列异常检测时遇到的一个...
拓端tecdat|R语言用LOESS(局部加权回归)季节趋势分解（STL）进行时间序列异常检测
大数据部落
06-01 1920
原文链接：http://tecdat.cn/?p=22632 这篇文章描述了一种对涉及季节性和趋势成分的时间序列的中点进行建模的方法。我们将对一种叫做STL的算法进行研究，STL是"使用LOESS(局部加权回归)的季节-趋势分解"的缩写，以及如何将其应用于异常检测。 其基本思想是，如果你有一个有规律的时间序列，你可以通过STL算法运行该序列，并分离出规律的模式。剩下的是"不规则的"，而异常检测相当于判定不规则性是否足够大。 例子：航空乘客，1949-1960 让我们在数据集上运行该算法..
【季节性预测法 - 时间序列分解法】利用excel进行复合型时间序列的分解预测
热门推荐
DREAM BIGGER
05-27 3万+
希望我整理的内容对路过的你有所帮助，点赞或评论，都是相互的鼓励~ 【问题】根据下图中某啤酒生产企业2010-2015年各季度的销售量数据，预测2016年各季度产量 1. 绘制时间序列图，观察啤酒销售量的构成要素 从上图可以明显看出，啤酒销售量具有明显季节成分，而且后面年份销量比前面年份高，因此其中含有趋势成分，但其周期性难以判断。可以认定啤酒销售量序列是一个含有季节性成分和趋...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值