以鲁棒局部加权回归作为平滑方法的时间序列分解代码

我可以为您提供一段使用鲁棒局部加权回归方法的时间序列分解代码：# 載入所需套件
import numpy as np
from sklearn.base import BaseEstimator
from sklearn.linear_model import LinearRegression# 定义局部加权线性回归类
class LocalWeightedLinearRegression(BaseEstimator):
def __init__(self, x, y, w):
self.x = x
self.y = y
self.w = w def fit(self):
x_w = np.multiply(self.x, self.w)
y_w = np.multiply(self.y, self.w)
lr = LinearRegression(fit_intercept=True)
lr.fit(x_w, y_w)
self.coef_ = lr.coef_
self.intercept_ = lr.intercept_
return self def predict(self, x):
return np.dot(x, self.coef_) + self.intercept_

相关问题

局部加权回归的周期趋势分解法（STL）的matlab的计算以及绘图代码

以下是STL周期趋势分解法的MATLAB代码，包括计算和绘图：

% 假设您有一个名为 "data" 的时间序列数据
% 您可以使用以下代码来进行STL分解

% 设置参数
period = 12; % 季节性周期
span = 0.05; % loess平滑的参数
deg = 1; % 局部加权回归的多项式次数
robust = 'off'; % 是否使用鲁棒回归

% 进行STL分解
[seasonal, trend, residual] = stl(data, period, 'span', span, 'degree', deg, 'robust', robust);

% 计算趋势和季节性分量的周期性
trend_periodicity = std(trend)/std(data);
seasonal_periodicity = std(seasonal)/std(data);

% 绘制分解结果
figure;
subplot(4,1,1);
plot(data);
title('Original Data');

subplot(4,1,2);
plot(trend);
title('Trend Component');

subplot(4,1,3);
plot(seasonal);
title('Seasonal Component');

subplot(4,1,4);
plot(residual);
title('Residual Component');

% 绘制周期性
figure;
bar([trend_periodicity, seasonal_periodicity]);
set(gca,'xticklabel',{'Trend','Seasonal'});
ylabel('Periodicity');

以上代码中，"deg" 是局部加权回归的多项式次数，通常为1（代表线性回归）。"robust" 是一个标志，如果设置为 'on'，则使用鲁棒回归来减少异常值的影响。

执行以上代码后，您将得到分解后的季节性、趋势和残差三个部分，并且绘制了它们的图形。此外，代码还计算了趋势和季节性分量的周期性，并绘制了一个条形图来显示它们的值。

时间序列预测模型的鲁棒性测试方法

时间序列预测模型的鲁棒性测试方法是用来评估模型在面对异常情况或者噪声时的表现能力。以下是一些常见的鲁棒性测试方法：

1. 离群值检测：通过检测时间序列中的离群值来评估模型的鲁棒性。常用的方法包括基于统计学的方法（如Z-score、箱线图等）和基于机器学习的方法（如孤立森林、局部异常因子等）。

2. 噪声干扰测试：在时间序列中添加不同程度的噪声，然后评估模型对噪声的容忍程度。可以通过计算预测误差的标准差或均方根误差来评估模型的鲁棒性。

3. 缺失值处理测试：在时间序列中随机删除一些观测值，然后使用模型进行预测并与真实值进行比较。评估模型在处理缺失值时的表现能力。

4. 突发事件测试：在时间序列中引入突发事件，如突然的趋势变化、季节性变化等，然后观察模型对这些事件的响应能力。

5. 模型稳定性测试：通过在不同时间段内训练模型，并比较模型参数的稳定性来评估模型的鲁棒性。稳定的模型应该在不同时间段内具有相似的参数。