R语言时间序列自适应过滤和二次指数平滑

R语言时间序列自适应过滤和二次指数平滑

自适应过滤

在 R 中，可以使用 forecast 包中的 auto.arima() 函数来实现时间序列的自适应过滤法。具体步骤如下：

1. 导入数据并将其转换为时间序列对象。

library(forecast)
data <- read.csv('data.csv', header = TRUE)
ts_data <- ts(data$value, start = c(2010, 1), frequency = 12)

2. 使用 auto.arima() 函数来拟合时间序列模型，并进行自适应过滤。

fit <- auto.arima(ts_data, lambda = 'auto', biasadj = TRUE)
filtered_data <- residuals(fit)

其中，lambda 参数用于指定 Box-Cox 变换的参数，'auto' 表示自动选择最优值；biasadj 参数用于指定是否对残差进行偏差调整。

3. 可以将过滤后的数据进行可视化。

plot(filtered_data, type = 'l', main = 'Filtered Time Series')

这样就可以得到自适应过滤后的时间序列数据，并进行可视化。

二次指数平滑法

可以使用 forecast 包中的 HoltWinters() 函数来实现二次指数平滑。具体步骤如下：

1. 导入数据并将其转换为时间序列对象。

library(forecast)
data <- read.csv('data.csv', header = TRUE)
ts_data <- ts(data$value, start = c(2010, 1), frequency = 12)

2. 使用 HoltWinters() 函数来拟合时间序列模型，并进行二次指数平滑。

fit <- HoltWinters(ts_data, beta = TRUE, gamma = TRUE)
filtered_data <- residuals(fit)

其中，beta 和 gamma 参数分别用于指定二次指数平滑中的趋势和季节性平滑参数。

3. 可以将过滤后的数据进行可视化。

plot(filtered_data, type = 'l', main = 'Filtered Time Series')

这样就可以得到二次指数平滑后的时间序列数据，并进行可视化。