分离趋势和季节项的突变点方法(BFAST)

• 类别: 确定性变化分析
• 标签: 时间序列 突变点
• 开发语言: R
• 运行平台/操作系统: Linux\Windows
• 编译工具及环境: R
• 版本号: 1.5.7
• GitHub下载地址: https://gitee.com/three-poles/Time-series-analysis

方法描述:

BFAST将时间序列遥感数据分解为趋势分量、季节分量和剩余分量，然后检测趋势分量和季节分量中的突变。BFAST可以用于分析不同类型的遥感数据时间序列，也可以应用于其他学科的季节性或非季节性时间序列的数据分析，如水文学、气候学和计量经济学。该算法可以扩展到根据拟合的分段线性模型的参数信息标记检测到的变化。BFAST方法是一种灵活的方法，不需要插值就可以处理丢失的数据。

• 安装方式：安装R

  运行方式：在R环境中运行

  输入变量：时间序列数据

  输出变量：趋势项、周期项、残差项

  二维码：