Python编写的单尺度SSR算法及源代码实现

Python编写的单尺度SSR算法及源代码实现

单尺度SSR算法是用于时间序列信号去除季节性周期性变化的一种方法。该算法能够将季节性周期性成分和趋势性成分分离出来，从而更好地对序列数据进行分析。

下面我们来详细介绍如何使用Python实现单尺度SSR算法，并附上完整的源代码。

首先，让我们来了解一下单尺度SSR算法的原理。该算法主要包括以下几个步骤：

1.计算原始数据的移动平均值，得到趋势性成分。
2.将移动平均后的趋势性成分从原始数据中减去，得到残差序列。
3.对残差序列进行STL分解，得到季节性周期性成分。
4.将季节性周期性成分与趋势性成分相加，得到去除季节性周期性变化后的序列。

接下来，我们就可以使用Python代码实现单尺度SSR算法。

import pandas as pd
import numpy as np
import statsmodels.api as sm

# 原始数据
data