python - Python：时间序列数据的三次样条回归

Question

我有如下所示的数据。我想找到一条适合整个数据集的 CUBIC SPLINE 曲线（链接到示例数据）。

到目前为止我尝试过的事情：

1. 我已经完成了 scipy 的三次样条函数，但它们都只能在一次给出结果，而我想要整个时间范围内的单一曲线。

2. 我通过对 scipy.interpolate.splrep 为 4 个节点生成的样条系数取平均值绘制了一个图表，但结果并不好，也没有解决我的目的。

可以帮助我的事情：

1. 关于如何优化结的数量和位置以获得更好拟合的想法

2. 如果不是这样，那么如果有人可以帮助我找到给定结数的三次样条曲线的确切多项式系数。

3. 如果有人可以提出解决此问题的完整方法。

标签： pythonscipyregressioncurve-fittingcubic-spline

Answer 1

我制作了数据的 3D 散点图，将时间戳从第一个时间戳转换为“以秒为单位的经过时间”，图像如下。在我看来，数据具有某种 3D 等价的异常值，这里显示为一整行数据，远低于大多数其他数据。这将使创建任何类型的 3D 曲面拟合变得困难。