贝叶斯变化点检测及时间序列分解算法

简介：
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。