GEE 高阶应用：基于 BFAST 类型模型的近实时干扰检测
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Bfast
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Bfast
Bfast模型是一种用于时间序列分析的统计模型，用于检测时间序列中的异常变化。Bfast模型的全称为Breaks For Additive Season and Trend，它可以用来检测时间序列数据中出现的结构性突变和周期性变化。
Bfast模型的核心思想是将时间序列数据分解为趋势（trend）、季节性（seasonal）和残差（residual）三个组成部分，并通过分析这些部分的变化来检测异常。
首先，Bfast模型会对时间序列数据进行季节分解，将原始数据分解为趋势和季节性两个部分。然后，它使用计算量较大的突变检测算法来检测时间序列中的突变点，即结构性突变。这些突变点可能表示出现了意外的结构性变化，例如自然灾害、经济危机等。最后，Bfast模型会根据突变点的位置和幅度对时间序列进行修正，以减小突变对数据分析的影响。
Bfast模型的优点在于它能够捕捉到时间序列数据中的突变，并通过修正这些突变来提高分析的准确性。它还可以处理一些常见的时间序列问题，例如季节性趋势、周期性变化等。另外，Bfast模型还具有较高的灵活性和可扩展性，可以适用于不同类型的时间序列数据。
总而言之，Bfast模型是一种用于时间序列分析的强大工具，