使用先知从观测中去除乘法的季节性和趋势？

Question

我为Prophet提供了时间序列数据的逻辑增长和乘性季节性（跨越数年的每日观测值，没有其他回归；仅ds，y），并具有预测数据框。如何使用预测中的值删除季节性因素？

在forecast中，我认识到weekly和yearly列每周/每年处理季节性，而multiplicative_terms则处理随时间变化的幅度；但是我不知道如何将这些数据组合在一起以消除数据中的季节性因素。

对于尝试消除季节性因素，我有以下几种可能的方法，但是我认为自己在做错了。

#R
df$y - forecast$trend * forecast$multiplicative_terms * forecast$weekly * forecast$yearly

作为参考，当使用季节性分解时，我不得不使用以下方法来消除季节性；由于附加条款，这对先知不适用。

#Python
df.y  - trend* decomposition.seasonal

编辑-经过一些研究，我目前正在运行看起来不错的方法，但是我想知道是否有人可以确认这是否是消除季节性+趋势的正确方法？

df$y - 
   (forecast$trend + 
   (forecast$trend * forecast$weekly) + 
   (forecast$trend * forecast$yearly) + 
   (forecast$trend * forecast$multiplicative_terms)
)