异常数据检测 | Python基于奇异谱分析时间序列插补预测

news2024/10/2 14:35:33

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文章概述

在时间序列分析中,「奇异谱分析」(「SSA」)是一种非参数谱估计方法。它结合了经典时间序列分析、多元统计、多元几何、动力系统和信号处理的元素。

“奇异谱分析”这个名称涉及协方差矩阵的奇异值分解中的特征值谱,而不是直接涉及频域分解。
SSA 可以帮助分解时间序列分解为组件的总和,每个组件都有有意义的解释。如下图所示,奇异谱分析分解出来了趋势、变化和噪声三部分。
SSA只考虑数据本身的特征,不考虑其他因素,特别适合于插补、平稳时间序列的预测。

源码分享

mSSA运行示例:在本笔记本中,我们在真实数据集上展示了「mSSA」的核心功能

要运行此测试,需要:

「(1)」mSSA包
「(2)」安装了numpy、pandas和matplotlib包

要安装mSSA包,需要:将目录更改为mSSA文件夹(文末下载)

「(3)」使用“pip-install .”加载mSSA package

cd D:\OneDrive\GitHub\SSA\mSSA-package
D:
pip install .

Import the packages

from mssa.mssa import mSSA
import pa

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