时间序列数据有哪些分解方法

时间序列数据的分解方法主要有以下几种：

1. 加法模型（Additive Model）：将时间序列数据分解为趋势、季节性和随机性三个部分的加和。即 Y(t) = T(t) + S(t) + R(t)。

2. 乘法模型（Multiplicative Model）：将时间序列数据分解为趋势、季节性和随机性三个部分的乘积。即 Y(t) = T(t) × S(t) × R(t)。

3. X-11季节调整方法：这是一种经典的季节性调整方法，通过对时间序列数据进行分解，然后对季节性进行调整，最后再进行重组。

4. STL分解（Seasonal and Trend decomposition using Loess）：这是一种基于局部加权回归的分解方法，通过对时间序列数据进行局部拟合来估计趋势、季节性和随机性。

5. 奇异谱分析（Singular Spectrum Analysis，SSA）：这是一种基于矩阵分解的非参数方法，通过将时间序列数据转换为矩阵，并对矩阵进行分解来提取趋势和季节性成分。

6. 小波分析（Wavelet Analysis）：这是一种多尺度分析方法，通过对时间序列数据进行小波变换，将信号分解为不同尺度上的频率成分。

以上是常用的时间序列数据分解方法，根据具体情况选择合适的方法进行分析。