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【數(shù)據(jù)挖掘算法分享】機(jī)器學(xué)習(xí)平臺—數(shù)據(jù)處理算法講解之季節(jié)解構(gòu)

2022-10-17 18:37:48 次

季節(jié)解構(gòu)是用于分析有季節(jié)變化的機(jī)器學(xué)習(xí)時(shí)間序列的處理方法?；舅枷胧且粋€(gè)時(shí)間序列可以來自線性趨勢、季節(jié)變化和無規(guī)則變化等幾個(gè)方面。季節(jié)解構(gòu)將時(shí)間序列通過加法模型或者乘法模型分解為季節(jié)項(xiàng)，趨勢循環(huán)項(xiàng)和無規(guī)則項(xiàng)。季節(jié)解構(gòu)要求序列無缺失值或者已經(jīng)通過合適的方法彌補(bǔ)。（數(shù)據(jù)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(shí)間序列長期的趨勢特性。
2、循環(huán)要素(C):是以數(shù)年為周期的一種周期性變動(dòng)。
3、季節(jié)要素(S):是每年重復(fù)出現(xiàn)的循環(huán)變動(dòng)，以12個(gè)月或4個(gè)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(jié)要素和循環(huán)要素的區(qū)別在于季節(jié)變動(dòng)是固定間距（如季或月）中的自我循環(huán)，而循環(huán)要素是從一個(gè)周期變動(dòng)到另一個(gè)周期，間距比較長且不固定的一種周期性波動(dòng)。
4、不規(guī)則要素(I):又稱隨機(jī)因子、殘余變動(dòng)或噪聲，其變動(dòng)無規(guī)則可循，這類因素是由偶然發(fā)生的事件引起的，如罷工、意外事故、地震、水災(zāi)、惡劣氣候、戰(zhàn)爭、法令更改和預(yù)測誤差等。
算法整個(gè)過程如下：
1）估計(jì)初始趨勢循環(huán)要素：
數(shù)據(jù)建模算法

2）估計(jì)初始季節(jié)項(xiàng)：
數(shù)據(jù)挖掘

3）估計(jì)初始趨勢循環(huán)無規(guī)則項(xiàng)：
數(shù)據(jù)挖掘

4）計(jì)算暫定的趨勢循環(huán)要素：
機(jī)器學(xué)習(xí)平臺

5）計(jì)算最終的季節(jié)因子：
機(jī)器學(xué)習(xí)平臺

6）計(jì)算最終的趨勢循環(huán)項(xiàng)：
機(jī)器學(xué)習(xí)建模

7）計(jì)算最終的無規(guī)則項(xiàng)：
機(jī)器學(xué)習(xí)

?數(shù)據(jù)格式

數(shù)值型字段；

?參數(shù)說明

參數(shù)	類型	描述
季節(jié)調(diào)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(yīng)的時(shí)間維度是月度和季度等格式
序列開始時(shí)間	文本框	當(dāng)序列格式為月度時(shí)，指定開始的月份，如2010.01；當(dāng)序列格式為季度時(shí)，指定開始的季度值，如2010.01

?結(jié)果說明

屬性列+“_season”為分解出來的季節(jié)項(xiàng)；
屬性列+“_trend”為分解出來的趨勢項(xiàng)；
屬性列+“_irregular”為分解出來的隨機(jī)項(xiàng)；

?演示實(shí)例
用Tempo機(jī)器學(xué)習(xí)平臺構(gòu)建如下流程：

【文件輸入】節(jié)點(diǎn)配置如下：

【季節(jié)解構(gòu)】節(jié)點(diǎn)配置如下：

流程運(yùn)行結(jié)果如下：

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