项目介绍 MATLAB实现基于季节性趋势分解（STL）进行时间序列预测

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MATLAB
实现基于季节性趋势分解（
STL）进行时间序列预测的详细项目实例
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随着信息技术的高速发展和数据采集手段的不断完善，时间序列数据在金融、气象、交通、能源等多个领域得到了广泛应用。时间序列数据因其反映了某一指标随时间变化的规律，成为分析预测的重要基础。时间序列的本质在于揭示数据内在的趋势性、季节性及随机波动等多重特征，精确提取和建模这些成分，对提升预测准确率和决策科学性至关重要。季节性趋势分解（STL）方法作为一种基于局部加权回归（Loess）的非参数分解技术，因其对非线性趋势和非固定季节性周期的良好适应性，已成为现代时间序列分析的重要工具。
现实应用中，许多行业都存在明显的季节效应，比如零售业中的节假日销售峰值、能源消费的季节性波动、交通流量的周期变化等。利用STL方法，可以将时间序列细致地分解为趋势、季节性和残差三部分，从而清晰捕获季节规律与长期趋势，剔除噪声对建模预测的干扰。在此基础上，针对趋势和残差成分分别进行建模，结合季节成分的周期性结构，能够大幅提升 ...

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