Trends Filtering,趨勢(shì)濾波

HP趨勢(shì)濾波:
\min \frac{1}{2}\|y-x\|_{2}^{2}+\lambda\|D x\|_{2}^{2}
其中蝌衔,y是真實(shí)的時(shí)間序列榛泛,x是估計(jì)的時(shí)間序列,D矩陣表示如下:

D矩陣

L1趨勢(shì)濾波:
\min \frac{1}{2}\|y-x\|_{2}^{2}+\lambda\|D x\|_{1}
區(qū)別在于第二項(xiàng)胚委,從二范數(shù)改成了一范數(shù)挟鸠。
代碼實(shí)現(xiàn),利用cvxpy包:

solver = cvxpy.CVXOPT
reg_norm = 2
x = cvxpy.Variable(shape=n) 
# x is the filtered trend that we initialize
objective = cvxpy.Minimize(0.5 * cvxpy.sum_squares(y-x) 
              + lambda_value * cvxpy.norm(D@x, reg_norm))
# Note: D@x is syntax for matrix multiplication
problem = cvxpy.Problem(objective)
problem.solve(solver=solver, verbose=False)

HP趨勢(shì)濾波

L1趨勢(shì)濾波

對(duì)比可以發(fā)現(xiàn)亩冬,L1趨勢(shì)濾波更能保持原有數(shù)據(jù)的極值點(diǎn)艘希。
【參考資料】Introduction to Trend Filtering with Applications in Python

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