วิธีการสลายอนุกรมเวลาที่มีองค์ประกอบตามฤดูกาลหลายรายการ

ฉันมีอนุกรมเวลาที่มีส่วนประกอบตามฤดูกาลสองเท่าและฉันต้องการแยกส่วนประกอบออกเป็นส่วนประกอบอนุกรมเวลาดังต่อไปนี้ (แนวโน้มองค์ประกอบตามฤดูกาล 1 องค์ประกอบตามฤดูกาล 2 และองค์ประกอบผิดปกติ) เท่าที่ฉันทราบขั้นตอน STL สำหรับการแยกย่อยซีรีย์ใน R อนุญาตเพียงหนึ่งองค์ประกอบตามฤดูกาลดังนั้นฉันจึงลองย่อยสลายซีรีส์สองครั้ง ขั้นแรกโดยการตั้งค่าความถี่ให้เป็นองค์ประกอบตามฤดูกาลแรกโดยใช้รหัสต่อไปนี้:

ser = ts(data, freq=48)
dec_1 = stl(ser, s.window="per")

จากนั้นฉันแยกส่วนประกอบที่ผิดปกติของซีรี่ส์ที่ย่อยสลาย ( dec_1) โดยการตั้งค่าความถี่ให้เป็นองค์ประกอบตามฤดูกาลที่สองเช่น:

ser2 = ts(dec_1$time.series[,3], freq=336)
dec_2 = stl(ser2, s.window="per")

ฉันไม่มั่นใจกับวิธีนี้มากนัก และฉันอยากรู้ว่ามีวิธีอื่นใดในการย่อยสลายซีรีส์ที่มีหลายฤดูกาล นอกจากนี้ฉันได้สังเกตเห็นว่าtbats()ฟังก์ชั่นในแพ็คเกจการคาดการณ์ R ช่วยให้ผู้ใช้สามารถปรับโมเดลให้เหมาะกับซีรี่ส์ที่มีหลายฤดูกาลได้ แต่ก็ไม่ได้บอกว่าจะสลายซีรีย์ด้วย

forecastbats()tbats()$x(t)$$t$

ดูhttp://robjhyndman.com/papers/complex-seasonality/สำหรับสูตรและ Hyndman et al (2008) สำหรับคำอธิบายที่ดีกว่าของรุ่น ETS BATS และ TBATS เป็นส่วนเสริมของ ETS

ตัวอย่างเช่น:

fit <- bats(myTimeseries)
fit$x

ในกรณีนี้แต่ละแถวxจะอยู่ในลักษณะที่คล้ายฟูเรียร์

นอกจากนี้ยังมีplot.tbats()และplot.bats()ฟังก์ชั่นในการย่อยสลายโดยอัตโนมัติและดูส่วนประกอบ