用LMST进行非线性时间序列建模的原理是什么

LMST（Local Mean Subtraction and Trending）是一种非线性时间序列建模方法，其原理是将时间序列分解为局部均值、趋势和残差三个部分，然后对局部均值和趋势进行建模，最后将建模得到的局部均值和趋势加起来得到原始时间序列的预测值。

具体地，LMST方法的步骤如下：

1. 对原始时间序列进行局部均值的计算，即对每个时间点的数据点取其周围若干个数据点的平均值作为该时间点的局部均值。

2. 对局部均值进行趋势的计算，即通过差分等方法计算出每个时间点的局部均值的趋势。

3. 对局部均值和趋势进行建模，可以采用多种方法，比如基于回归分析的方法、基于神经网络的方法等。

4. 将建模得到的局部均值和趋势加起来得到原始时间序列的预测值。

LMST方法的优点在于可以处理非线性的时间序列，并且可以对不同的时间尺度进行建模。但是，该方法也有一些缺点，比如对于噪声较大的时间序列，建模效果可能不佳。