基于MATLAB实现的贝叶斯变化点检测和时间序列分解算法

考虑到传统贝叶斯变化点检测和时间序列分解算法存在的问题，本文提出了一种基于MATLAB的改进算法。算法首先通过分析“testData”数据集中的两个时间序列simData和landsat，获取模拟时间序列信号以及真实季节成分和真实趋势组件。接下来，根据BEAST算法的模型规范参数（如minSeasonOrder、maxSeasonOrder和minStepDist_trend，minSepDist_Season），设置了BEAST算法所需的参数。同时，还考虑了其他输入变量对模拟行为或程序输出的影响，如thinningFactor、seed和computeCredible。经过算法的运算，BEAST算法能够准确估计出足够的趋势顺序，以近似于真实的海景成分。最终，算法的输出结果被保存在out.torder文件中。根据趋势顺序，线性段可以是常数（零顺序）或斜线（第一顺序）。详细的算法步骤与采样模型的平均顺序可参见“torder”部分。