时间序列分解算法:STL
来源:互联网 发布:java计算器功能结构图 编辑:程序博客网 时间:2024/06/01 17:41
1. 详解
STL (Seasonal-Trend decomposition procedure based on Loess) [1] 为时序分解中一种常见的算法,基于LOESS将某时刻的数据\(Y_v\)分解为趋势分量(trend component)、周期分量(seasonal component)和余项(remainder component):
\[ Y_v = T _v + S_v + R_v \quad v= 1, \cdots, N \]
STL分为内循环(inner loop)与外循环(outer loop),其中内循环主要做了趋势拟合与周期分量的计算。假定\(T_v^{(k)}\)、\(S_v{(k)}\)为内循环中第k-1次pass结束时的趋势分量、周期分量,初始时\(T_v^{(k)} = 0\);并有以下参数:
- \(n_(i)\)内层循环数,
- \(n_(o)\)外层循环数,
- \(n_(p)\)为一个周期的样本数,
- \(n_(s)\)为Step 2中LOESS平滑参数,
- \(n_(l)\)为Step 3中LOESS平滑参数,
- \(n_(t)\)为Step 6中LOESS平滑参数。
每个周期相同位置的样本点组成一个子序列(subseries),容易知道这样的子序列共有共有\(n_(p)\)个,我们称其为cycle-subseries。内循环主要分为以下6个步骤:
- Step 1: 去趋势(Detrending),减去上一轮结果的趋势分量,\(Y_v - T_v^{(k)}\);
- Step 2: 周期子序列平滑(Cycle-subseries smoothing),用LOESS (\(q=n_{n(s)}\),\(d=1\))对每个子序列做回归,并向前向后各延展一个周期;平滑结果组成temporary seasonal series,记为$C_v^{(k+1)}, \quad v = -n_{(p)} + 1, \cdots, -N + n_{(p)} $;
- Step 3: 周期子序列的低通量过滤(Low-Pass Filtering),对上一个步骤的结果序列\(C_v^{(k+1)}\)依次做长度为\(n_(p)\)、\(n_(p)\)、\(3\)的滑动平均(moving average),然后做LOESS (\(q=n_{n(l)}\), \(d=1\))回归,得到结果序列\(L_v^{(k+1)}, \quad v = 1, \cdots, N\);相当于提取周期子序列的低通量;
- Step 4: 去除平滑周期子序列趋势(Detrending of Smoothed Cycle-subseries),\(S_v^{(k+1)} = C_v^{(k+1)} - L_v^{(k+1)}\);
- Step 5: 去周期(Deseasonalizing),减去周期分量,\(Y_v - S_v^{(k+1)}\);
- Step 6: 趋势平滑(Trend Smoothing),对于去除周期之后的序列做LOESS (\(q=n_{n(t)}\),\(d=1\))回归,得到趋势分量\(T_v^{(k+1)}\)。
外层循环主要用于调节robustness weight。如果数据序列中有outlier,则余项会较大。定义
\[ h = 6 * median(|R_v|) \]
对于位置为\(v\)的数据点,其robustness weight为
\[ \rho_v = B(|R_v|/h) \]
其中\(B\)函数为bisquare函数:
\[ B(u) = \left \{ { \matrix { {(1-u^2)^2 } & {for \quad 0 \le u < 1} \cr { 0} & {for \quad u \ge 1} \cr } } \right. \]
然后每一次迭代的内循环中,在Step 2与Step 6中做LOESS回归时,邻域权重(neighborhood weight)需要乘以\(\rho_v\),以减少outlier对回归的影响。STL的具体流程如下:
outer loop: 计算robustness weight; inner loop: Step 1 去趋势; Step 2 周期子序列平滑; Step 3 周期子序列的低通量过滤; Step 4 去除平滑周期子序列趋势; Step 5 去周期; Step 6 趋势平滑;
为了使得算法具有足够的robustness,所以设计了内循环与外循环。特别地,当\(n_(i)\)足够大时,内循环结束时趋势分量与周期分量已收敛;若时序数据中没有明显的outlier,可以将\(n_(o)\)设为0。
R提供STL函数,底层为作者Cleveland的Fortran实现。Python的statsmodels实现了一个简单版的时序分解,通过加权滑动平均提取趋势分量,然后对cycle-subseries每个时间点数据求平均组成周期分量:
def seasonal_decompose(x, model="additive", filt=None, freq=None, two_sided=True): _pandas_wrapper, pfreq = _maybe_get_pandas_wrapper_freq(x) x = np.asanyarray(x).squeeze() nobs = len(x) ... if filt is None: if freq % 2 == 0: # split weights at ends filt = np.array([.5] + [1] * (freq - 1) + [.5]) / freq else: filt = np.repeat(1./freq, freq) nsides = int(two_sided) + 1 # Linear filtering via convolution. Centered and backward displaced moving weighted average. trend = convolution_filter(x, filt, nsides) if model.startswith('m'): detrended = x / trend else: detrended = x - trend period_averages = seasonal_mean(detrended, freq) if model.startswith('m'): period_averages /= np.mean(period_averages) else: period_averages -= np.mean(period_averages) seasonal = np.tile(period_averages, nobs // freq + 1)[:nobs] if model.startswith('m'): resid = x / seasonal / trend else: resid = detrended - seasonal results = lmap(_pandas_wrapper, [seasonal, trend, resid, x]) return DecomposeResult(seasonal=results[0], trend=results[1], resid=results[2], observed=results[3])
R版STL分解带噪音点数据的结果如下图:
data = read.csv("artificialWithAnomaly/art_daily_flatmiddle.csv")View(data)data_decomp <- stl(ts(data[[2]], frequency = 1440/5), s.window = "periodic", robust = TRUE)plot(data_decomp)
statsmodels模块的时序分解的结果如下图:
import statsmodels.api as smimport matplotlib.pyplot as pltimport pandas as pdfrom date_utils import get_gran, format_timestampdta = pd.read_csv('artificialWithAnomaly/art_daily_flatmiddle.csv', usecols=['timestamp', 'value'])dta = format_timestamp(dta)dta = dta.set_index('timestamp')dta['value'] = dta['value'].apply(pd.to_numeric, errors='ignore')dta.value.interpolate(inplace=True)res = sm.tsa.seasonal_decompose(dta.value, freq=288)res.plot()plt.show()
2. 参考资料
[1] Cleveland, Robert B., William S. Cleveland, and Irma Terpenning. "STL: A seasonal-trend decomposition procedure based on loess." Journal of Official Statistics 6.1 (1990): 3.
- 时间序列分解算法:STL
- 时间序列分解入门
- 预测和分解时间序列数据(小时)Forecast and STL hourly time series data
- 时间序列 R 07 时间序列分解 Time series decomposition
- 使用R进行时间序列分解
- 非平稳时间序列的分解
- 非平稳时间序列确定性因素分解
- 分解时间序列(季节性数据)
- 序列分解
- EMD经验模态分解——分析时间序列
- 时间序列算法的改善
- 数据挖掘算法-时间序列
- STL之迭代器,序列容器, 算法
- 51nod 算法马拉松3 A:序列分解
- 【时间序列】时间序列分割聚类算法TICC
- 九、STL算法-不变序列算法(find、count、min、for_each)
- stl string 分解 split
- 常用的时间序列算法模型
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