Rbeast是Matlab中的分时代码，用于贝叶斯变化点检测和时间序列分解。

5星

浏览量: 0

大小:None

文件类型：None

简介：
BEAST，一种基于MATLAB的分时代码，是用于变化点检测和时间序列分解的贝叶斯算法。该算法对时间序列数据的解读，受到模型选择的影响。值得注意的是，对于同一组数据，不同的模型可能会产生截然不同的结果，甚至出现相互矛盾的模式、趋势和机制的评估。为了克服这一局限性，BEAST包中的突然变化、季节性和趋势（BEAST）的贝叶斯估计器，通过摒弃“最佳模型”的概念，并采用贝叶斯模型平均方案，将所有竞争模型纳入推理过程之中。作为一种高度灵活的工具，BEAST能够有效地发现时序观察中出现的突变（例如变化点），周期性变动（例如季节性）以及非线性趋势。更重要的是，BEAST不仅能指示何时发生改变的时刻，还能量化检测到的更改发生的真实可能性。它不仅适用于检测分段线性趋势，还能识别任意形式的非线性趋势。该算法适用于各种实值时间序列数据类型，在遥感、经济学、气候科学、生态学和水文学等领域均有广泛应用。具体而言，它可以用于识别生态数据中的政权转移、通过卫星图像绘制森林干扰和土地退化的地图、检测经济数据中的市场趋势、分析气候数据中的异常和极端事件以及揭示生物数据中的系统动态。关于BEAST算法的更多信息可以参考Zhao, K., Wulder, MA 的相关资料。此外, 该工具提供50天的免费试用期.

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~

客服

MATLAB分时代码-RBEAST：贝叶斯变化点检测与时间序列分解

优质

RBEAST是基于MATLAB开发的一款工具箱，用于执行贝叶斯变化点检测及时间序列分解。该方法能够有效识别时间序列中的关键变化点，并进行精确的时间序列分析和建模。时间序列数据的解释受到模型选择的影响。对于同一组数据，不同的模型可能会给出不同甚至矛盾的结果、趋势及机制估计。“BEAST”（变化点检测与时间序列分解的贝叶斯合奏算法）通过引入一种新的方法来减轻这一局限性：它不再追求单一“最佳模型”，而是采用贝叶斯模型平均方案将所有竞争性的模型纳入推理过程，以此改进时间序列的分解。这种灵活的方法可以用于识别时序数据中的突发变化（如变动点）、周期性波动（例如季节性变化）和非线性趋势。 BEAST不仅能确定何时发生了改变，还能量化这些改变发生的可能性；它不仅能够检测分段线性的趋势模式，还可以捕捉到任意的非线性趋势。该算法适用于各种实值时间序列数据，在遥感、经济学、气候科学、生态学及水文学等领域有广泛应用案例。例如，BEAST可用于识别生态系统中的政权转换现象，通过卫星图像绘制森林干扰和土地退化地图，并检测经济数据里的市场动向；它还可以帮助在气候记录中发现异常与极端事件，以及揭示生物数据的系统动态变化。有关“BEAST”算法的具体信息可以进一步查阅相关文献。

Rbeast：基于贝叶斯方法的时间序列变化点检测与分解-MATLAB实现

优质

Rbeast是一款采用贝叶斯方法进行时间序列数据变化点检测及动态模式分析的MATLAB工具。它能够有效识别和解析复杂时间序列中的关键转变，为环境科学、经济预测等多个领域提供强大的数据分析支持。该软件包为时间序列数据提供了突变、季节性和趋势（称为 BEAST）的贝叶斯估计量。BEAST 通过放弃“单一最佳模型”的概念并采用贝叶斯模型平均方案将所有竞争模型纳入推理，来改进时间序列分解方法。它是一种灵活的工具，能够识别时间序列观测中的突然变化（即变化点）、周期性变化（例如季节性）和非线性趋势。BEAST 不仅会指出发生变化的时间，还会量化检测到的变化为真实的概率，并且不仅限于分段线性趋势，还能检测任意非线性趋势。有关 BEAST 的详细信息，请参见 Zhao 等人的研究 (2019)。这项研究探讨了如何使用贝叶斯集成算法在卫星时间序列数据中发现变化点、趋势和季节性以跟踪突变和非线性动态。

基于MATLAB的时间序列贝叶斯变化点检测与分解

优质

本研究利用MATLAB平台，探讨了时间序列中的贝叶斯变化点检测及分解方法，旨在有效识别数据中显著的变化趋势和模式。 “testData”包含两个时间序列：simData 和 landsatSimData。它是一个结构变量, 包含: - “.Y”: 模拟时间序列信号 - “.trueSeasonReason”: 模拟中使用的真实季节成分 - “.trueTrend”: 模拟中使用的真实趋势组件设置BEAST算法所需的参数，其中一些参数是BEAST的模型规范参数（例如，minSeasonOrder、maxSeasonOrder 和 minSetpDist_trend, minSepDist_Sason）；其他参数只是一些输入变量，控制模拟行为或程序输出（例如，thinningFactor，seed，computeCredible）。 BEAST还估计了足够的趋势顺序近似于海景成分。结果输出到out.torder。“龙卷风”随时间变化。根据“趋势顺序”，线性段可以是常数（零顺序）或斜线（第一顺序）。“torder”给出了平均顺序采样的模型。

贝叶斯变化点检测及时间序列分解算法

优质

本研究探讨了贝叶斯框架下的变化点检测技术及其在时间序列数据分解中的应用，旨在识别和分析复杂数据集中的模式与结构。贝叶斯变化点检测与时间序列分解是一种算法，用于识别数据中的关键转折点并将时间序列拆分为趋势、季节性和突变部分。由于模型选择的不同，同一组时间序列数据可能会被不同的模式解释为具有不同甚至矛盾的趋势和机制。这种限制可以通过使用本软件包提供的贝叶斯估计来缓解，该方法可以同时考虑变化（突变）、周期性变化（如季节）以及非线性的趋势。 BEAST算法通过放弃单一最佳模型的概念，并采用贝叶斯平均方案将所有竞争的模型纳入分析中，从而改进了时间序列分解。它是一种灵活的方法，能够揭示数据中的突然改变、周期模式和任意复杂的趋势。此外，该工具不仅能确定变化发生的时间点，还能量化这些变更实际发生的可能性。 BEAST不仅适用于识别线性分段的趋势，还支持检测更复杂非线性的趋势，并且在多个领域中都有应用潜力，包括遥感、金融分析、公共卫生研究、经济学、气候科学以及生态学和水文学等。例如，在生态保护方面可以用来确定生态系统的变化；利用卫星图像来绘制森林干扰或土地退化的地图；识别经济数据中的市场走向变化；或者用于发现气候变化下的异常情况及极端事件，并揭示生物系统内部的动力机制。

基于贝叶斯方法的时间序列突变点检测及分解（Matlab）

优质

本研究利用贝叶斯统计理论开发了一种时间序列突变点检测与分解的新算法，并提供了相应的MATLAB实现代码。该方法能够有效识别和分析数据中的结构变化，为后续的模式预测提供支持。在数据分析与统计建模领域内，贝叶斯突变点检测是一种关键的技术手段，用于识别时间序列数据中的结构变化或突变点。这项技术基于贝叶斯统计理论，能够帮助研究者理解随时间演变的数据模式，在生物信息学、金融和工程等领域有着广泛的应用。本资料包涵盖了与贝叶斯突变点检测及时间序列分解相关的Matlab实现，并提供了可能的Python和R语言版本。 1. **贝叶斯突变点检测**：该方法的核心在于运用先验知识来更新后验概率估计。在突变点检测中，这用于确定数据序列中的潜在变化位置。通过构建适当的贝叶斯模型，可以计算每个时间点上存在突变的后验概率。这一过程通常涉及不同假设（有无突变）下似然函数的计算，并结合先验概率进行更新。在Matlab环境中，可利用如`BayesianChangePoint`等工具箱来实现该方法。 2. **时间序列分解**：此步骤旨在通过趋势分析、季节性分析和随机性分析将复杂的时间序列拆解为更简单的成分，以方便理解与预测。在Matlab中可以使用内置的`decompose`函数或者自定义算法进行这些操作。常见的技术包括平滑法（如移动平均）、季节分解Loess（STL）以及状态空间模型等。 3. **Matlab实现**：提供的`Matlab`目录包含了用于执行贝叶斯突变点检测和时间序列分析的脚本与函数，用户可通过加载数据、调用相应函数及可视化结果来进行深入研究。此过程要求对Matlab环境有一定熟悉度，包括矩阵运算、数据处理以及图形绘制等方面的知识。 4. **Python和R实现**：除了使用Matlab外，文件列表中也提及了在Python和R环境中进行贝叶斯突变点检测的可能方案。这两个开源语言都有专门支持此类分析的库，如Python中的`ruptures`库与R中的`changepoint`包。根据具体需求和个人偏好选择合适的技术栈。 5. **README.md**：这个文档通常包含项目介绍、安装指南、使用示例和注意事项等信息，是理解整个工具集的重要参考资料。通过阅读此文件，用户可以快速掌握如何运行并利用提供的代码资源进行分析工作。该资料包为研究者及数据分析人员提供了一整套用于在Matlab、Python以及R环境中执行贝叶斯突变点检测与时间序列分解的工具。通过学习和应用这些技术，不仅可以深入理解数据集的变化特性，还能进一步支持预测与决策制定过程。

MATLAB中的一种贝叶斯算法，用于检测变化点并分解时间序列为趋势、季节性和突变成分

优质

本文介绍了一种基于MATLAB实现的贝叶斯算法，专注于识别和分离时间序列数据中的变化点，将其有效拆解为趋势、季节性及突发变动成分。 BEAST是一种快速且通用的贝叶斯模型平均算法，用于将时间序列或1D序列数据分解为单个组件，如突变、趋势和周期/季节变化（赵等人，2019）。该算法适用于变化点检测（即断点或结构中断）、非线性趋势分析、时间序列分解以及时间序列分割。BEAST是用C/C++实现的，并且可以从R和Matlab中调用。在R中安装使用BEAST的方法为install.packages(Rbeast)。

贝叶斯变化点检测（BOCD）

优质

贝叶斯变化点检测（Bayesian Online Change Point Detection，BOCD）是一种在线识别数据序列中分布变化时刻的方法，适用于实时监测与预测。 bocd Python中的贝叶斯在线变更点检测基于以下论文：Adams, Ryan Prescott 和 David JC MacKay 的“贝叶斯在线变更点检测”。arXiv预印本（2007）。示例jupyter笔记本可以在安装了`pip install bocd`的环境中找到。此实现基于原始代码，您可以获取它以进一步研究和使用。

【源码】利用贝叶斯优化的时间序列预测LSTM模型

优质

本项目采用贝叶斯优化技术对LSTM模型进行参数调优，以提高时间序列预测的准确性与效率。通过智能搜索算法，有效提升了复杂数据集下的预测性能。 LSTM Time Series Prediction with Bayesian optimization.zip

时间序列预测的MATLAB代码-多元贝叶斯预测合成在Mac...

优质

本资源提供基于MATLAB的时间序列预测代码，重点应用多元贝叶斯预测模型进行数据合成与分析，适用于Mac操作系统环境。时间序列预测代码用于宏观经济预测中的多元贝叶斯预测综合作者贡献清单表数据抽象的数据包含来自FRED数据库的6个宏观经济时间序列数据。这6个系列是1986/1-2015/12以来的每月通货膨胀、工资、失业率、消费量、投资和利率。所有这些数据都可以从FRED数据库中公开获取。描述如下： - 通货膨胀 - 工资水平 - 失业率 - 消费量 - 投资情况 - 利率代码的抽象zip文件包含运行多变量BPS所需的matlab文件和函数，其中包括代理预测以及本段落中检查的提前1步预测。描述该函数输入业务代表预测和先验规格，并输出预测系数、方差及后平滑系数与业务代表密度。此代码遵循了文章中的综合功能规范。 BPSsim.m是一个加载代理预测密度并调用mBPS.m函数（其中，mBPS(y, a_j, A_j, n_j, delta, m_0, C_0, n_0, s_0, burn_in, mcmc_iter)生成所需的后验参数进行预测和分析）的文件。输出为预测分布，并计算性能指标。使用说明：运行BPSsim.m将计算出提前1步预测的效果。 BPS 输出在mBPS函数内被计算（即，执行mBPS(y, a_j, A_j, n_等操作）。

【源码】利用贝叶斯优化的时间序列预测LSTM模型.zip

优质

本资源提供了一个基于贝叶斯优化技术的LSTM（长短期记忆网络）模型代码包，旨在提升时间序列数据预测精度。通过自动化调整超参数，该模型能够更有效地处理金融、气象等领域的复杂模式识别与预测任务。【源码】基于贝叶斯优化的LSTM时间序列预测.zip 该文件包含了使用贝叶斯优化方法来提升长短期记忆网络（LSTM）在时间序列预测任务中的性能的相关代码。