探索时间序列分解的利器：stl-decomp-4j

项目介绍

stl-decomp-4j 是一个基于Java的时间序列分解库，它实现了经典的Seasonal-Trend-Loess (STL)算法。STL算法能够将时间序列数据分解为季节性、趋势和残差三个部分，从而帮助用户更好地理解和分析时间序列数据。该库是原始Ratfor/Fortran版本的Java移植，并在此基础上扩展了局部二次插值功能，使其更加灵活和强大。

项目技术分析

stl-decomp-4j 的核心算法基于Loess插值（局部回归），通过多次迭代和局部平滑处理，将时间序列数据分解为季节性、趋势和残差三个部分。该库支持等间距且无缺失值的时间序列数据，与原始Fortran版本以及R和Python版本保持一致。此外，stl-decomp-4j 还支持引入外部输入（exogenous inputs），进一步增强了其应用的广泛性。

项目及技术应用场景

stl-decomp-4j 适用于多种时间序列分析场景，包括但不限于：

• 气象数据分析：如月度CO₂测量数据的季节性和趋势分析。
• 金融数据分析：如股票价格的时间序列分解，帮助识别长期趋势和季节性波动。
• 销售数据分析：如零售业的月度销售数据分解，帮助识别季节性销售高峰和长期增长趋势。
• 工业生产数据分析：如制造业的月度生产数据分解，帮助识别生产周期和长期产能变化。

项目特点

1. 高效性：尽管Java版本的性能略低于Fortran版本，但stl-decomp-4j 仍然保持了较高的计算效率，适用于大规模时间序列数据的处理。
2. 灵活性：支持局部二次插值和外部输入，用户可以根据具体需求调整算法参数，实现更精细的时间序列分解。
3. 易用性：通过Builder模式构建STL分解器，简化了算法的配置和使用过程。
4. 开源性：基于Apache 2.0许可证，用户可以自由使用、修改和分发该库。

如何使用

以下是一个简单的示例，展示了如何使用stl-decomp-4j 对月度数据进行STL分解：

double[] values = getSomeMonthlyData(); // 获取月度时间序列数据

SeasonalTrendLoess.Builder builder = new SeasonalTrendLoess.Builder();
SeasonalTrendLoess smoother = builder.
			setPeriodLength(12).    // 数据周期为12个月
			setSeasonalWidth(35).   // 季节性宽度为35年
			setNonRobust().         // 不进行鲁棒性迭代
			buildSmoother(values);

SeasonalTrendLoess.Decomposition stl = smoother.decompose();
double[] seasonal = stl.getSeasonal();
double[] trend = stl.getTrend();
double[] residual = stl.getResidual();

总结

stl-decomp-4j 是一个功能强大且易于使用的时间序列分解工具，适用于多种应用场景。无论你是数据科学家、金融分析师还是工业数据分析师，stl-decomp-4j 都能帮助你更好地理解和分析时间序列数据。快来尝试吧！

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项目地址: stl-decomp-4j

许可证: Apache 2.0