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【數據挖掘算法分享】機器學習平臺—數據處理算法講解之季節解構

2022-10-17 18:37:48 次
季節解構是用于分析有季節變化的機器學習時間序列的處理方法。基本思想是一個時間序列可以來自線性趨勢、季節變化和無規則變化等幾個方面。季節解構將時間序列通過加法模型或者乘法模型分解為季節項，趨勢循環項和無規則項。季節解構要求序列無缺失值或者已經通過合適的方法彌補。（數據量要求：大于等于36行，小于等于1000行）
?算法思想
1、長期趨勢要素(T):代表時間序列長期的趨勢特性。
2、循環要素(C):是以數年為周期的一種周期性變動。
3、季節要素(S):是每年重復出現的循環變動，以12個月或4個季度為周期的周期性影響，由溫度、降雨、每年中的假期和政策等因素引起。季節要素和循環要素的區別在于季節變動是固定間距（如季或月）中的自我循環，而循環要素是從一個周期變動到另一個周期，間距比較長且不固定的一種周期性波動。
4、不規則要素(I):又稱隨機因子、殘余變動或噪聲，其變動無規則可循，這類因素是由偶然發生的事件引起的，如罷工、意外事故、地震、水災、惡劣氣候、戰爭、法令更改和預測誤差等。
算法整個過程如下：
1）估計初始趨勢循環要素：
數據建模算法
2）估計初始季節項：
數據挖掘
3）估計初始趨勢循環無規則項：
數據挖掘
4）計算暫定的趨勢循環要素：
機器學習平臺
5）計算最終的季節因子：
機器學習平臺
6）計算最終的趨勢循環項：
機器學習建模
7）計算最終的無規則項：
機器學習

?數據格式
  • 數值型字段；
?參數說明
Tempo機器學習平臺
參數 類型 描述
季節調整方法 下拉框 提供加法模型和乘法模型
序列格式 下拉框 提供的屬性列所對應的時間維度是月度和季度等格式
序列開始時間 文本框 當序列格式為月度時，指定開始的月份，如2010.01；當序列格式為季度時，指定開始的季度值，如2010.01
?結果說明
Tempo機器學習平臺
屬性列+“_season”為分解出來的季節項；
屬性列+“_trend”為分解出來的趨勢項；
屬性列+“_irregular”為分解出來的隨機項；

?演示實例
用Tempo機器學習平臺構建如下流程：
Tempo機器學習平臺
【文件輸入】節點配置如下：
Tempo機器學習平臺
【季節解構】節點配置如下：
Tempo機器學習平臺
流程運行結果如下：
Tempo機器學習平臺
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