基于分解的结构化多元时间序列预测

分解的结构化多元时间序列预测是一种用于预测多元时间序列数据的方法，它将时间序列数据分解为趋势、季节性和残差三个部分，并分别对这些部分进行建模和预测。

首先，时间序列数据被分解为趋势、季节性和残差三个部分。趋势是时间序列数据中长期变化的部分，例如随着时间推移，销售额的增长趋势。季节性是指时间序列数据中周期性的变化，例如每年夏季销售额的增加。残差是指无法由趋势和季节性来解释的部分，可能包含噪声或其他随机变动。

然后，针对每个部分，可以使用不同的方法来建模和预测。对于趋势部分，常见的方法包括线性回归、指数平滑和ARIMA等。对于季节性部分，可以使用季节性分解方法如季节性指数、季节性ARIMA等。对于残差部分，可以使用时间序列模型如ARIMA、GARCH等。

最后，将对趋势、季节性和残差部分的预测结果进行组合，得到对原始时间序列数据的整体预测。这种分解的结构化多元时间序列预测方法可以更好地捕捉时间序列数据中的趋势、季节性和随机变动，提高预测的准确性和可解释性。