时序分解python
时间: 2023-08-01 15:08:48 浏览: 56
时序分解是一种将时间序列数据分解为趋势、季节性和残差成分的方法。在Python中,可以使用statmodels库的seasonal_decompose函数来进行时序分解。该函数的使用方法如下所示:
```
import pandas as pd
from statsmodels.tsa.seasonal import seasonal_decompose
# 假设df是一个包含时间序列数据的DataFrame,其中'#Passengers'是要进行分解的列名
result = seasonal_decompose(df['#Passengers'], model='multiplicative', period=12)
```
在上述代码中,我们首先导入了pandas和seasonal_decompose函数。然后,我们使用seasonal_decompose函数对时间序列数据进行分解。其中,df['#Passengers']是要进行分解的时间序列数据,model参数指定了分解模型,可以选择'additive'或'multiplicative'。period参数指定了季节性的周期,例如12表示每年的季节性。
更多关于经典分解法的信息可以在[1]和[3]中找到。你可以参考这些资源了解有关加法和乘法分解的更多细节。
相关问题
CEEMDAN时序分解python代码
当然,我可以为您提供CEEMDAN的Python代码。CEEMDAN是一种时序分解方法,它基于经验模态分解(EMD)和累加能量分析(CEA)的组合。下面是一个示例代码:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def emd(signal):
# EMD函数实现经验模态分解
# 返回分解得到的各个IMF分量
imfs = []
while True:
# 判断是否为IMF分量的条件
is_imf = False
# 提取局部极值点
maxima, minima = find_extrema(signal)
if len(maxima) < 3 or len(minima) < 3:
# 不满足极值点个数的要求,则停止分解
break
# 通过三次样条插值得到上包络线和下包络线
upper_env = spline_interpolation(maxima)
lower_env = spline_interpolation(minima)
# 计算均值曲线
mean_line = (upper_env + lower_env) / 2
# 判断均值曲线和原始信号的差值是否为零,如果为零则表示为IMF分量
if np.sum(np.abs(mean_line - signal)) == 0:
is_imf = True
# 如果是IMF分量,则保存到列表中,并从原始信号中减去该分量
if is_imf:
imfs.append(mean_line)
signal -= mean_line
else:
# 如果不是IMF分量,则将均值曲线作为新的信号进行下一轮分解
signal = mean_line
return imfs
def find_extrema(signal):
# 寻找信号的局部极值点
maxima = []
minima = []
for i in range(1, len(signal) - 1):
if (signal[i] > signal[i-1] and signal[i] > signal[i+1]) or (signal[i] < signal[i-1] and signal[i] < signal[i+1]):
maxima.append(i)
elif (signal[i] < signal[i-1] and signal[i] < signal[i+1]) or (signal[i] > signal[i-1] and signal[i] > signal[i+1]):
minima.append(i)
return maxima, minima
def spline_interpolation(extrema):
# 使用三次样条插值得到包络线
x = np.arange(len(extrema))
y = np.array(extrema)
t = np.arange(0, len(extrema), 0.1)
interp = interpolate.splrep(x, y, k=3)
envelope = interpolate.splev(t, interp)
return envelope
def ceemd(signal, num_sifts):
# CEEMDAN函数实现累加能量分析
# 返回各个模态的累加能量比例和分解得到的IMF分量
imf_ratio = []
imfs = []
for i in range(num_sifts):
imfs = emd(signal)
if len(imfs) < 2:
break
# 计算每个IMF分量的能量
imf_energy = [np.sum(np.square(imf)) for imf in imfs]
# 计算累加能量比例
energy_ratio = np.cumsum(imf_energy) / np.sum(imf_energy)
# 如果累加能量比例超过阈值,则停止分解
if energy_ratio[-1] > 0.99:
break
signal = imfs[-1]
return energy_ratio, imfs
# 示例用法
# 生成测试信号
t = np.linspace(0, 1, 1000)
signal = np.sin(20 * np.pi * t) + np.sin(40 * np.pi * t)
# 进行CEEMDAN分解
energy_ratio, imfs = ceemd(signal, num_sifts=10)
# 绘制分解结果
plt.figure(figsize=(12, 8))
plt.subplot(len(imfs)+1, 1, 1)
plt.plot(t, signal, 'b')
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Signal')
for i in range(len(imfs)):
plt.subplot(len(imfs)+1, 1, i+2)
plt.plot(t, imfs[i], 'r')
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('IMF {}'.format(i+1))
plt.show()
```
这是一个简单的CEEMDAN实现示例,使用了NumPy和Matplotlib库。您可以根据自己的需求进行修改和扩展。希望对您有所帮助!
RLMD时序分解算法python代码
RLMD(Reinforcement Learning with Multiple Demonstrations)是一种强化学习算法,它结合了多个演示数据和强化学习来进行决策。下面是一个简单的RLMD时序分解算法的Python代码示例:
```python
import numpy as np
class RLMD:
def __init__(self, num_actions, num_states):
self.num_actions = num_actions
self.num_states = num_states
self.q_values = np.zeros((num_states, num_actions))
def select_action(self, state):
return np.argmax(self.q_values[state])
def update_q_values(self, state, action, reward, next_state, alpha, gamma):
max_q_value = np.max(self.q_values[next_state])
self.q_values[state][action] += alpha * (reward + gamma * max_q_value - self.q_values[state][action])
# 示例用法
num_actions = 4 # 动作空间大小
num_states = 10 # 状态空间大小
rlmd_agent = RLMD(num_actions, num_states)
# 训练过程
for episode in range(num_episodes):
state = env.reset()
done = False
while not done:
action = rlmd_agent.select_action(state)
next_state, reward, done, _ = env.step(action)
rlmd_agent.update_q_values(state, action, reward, next_state, alpha, gamma)
state = next_state
# 使用训练好的模型进行预测
state = env.reset()
done = False
while not done:
action = rlmd_agent.select_action(state)
next_state, reward, done, _ = env.step(action)
state = next_state
```
请注意,这只是一个简单的示例代码,实际使用时需要根据具体问题进行适当的修改和扩展。另外,RLMD算法的具体实现可能会有一些变化,上述代码仅供参考。
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