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@@ -127,22 +127,27 @@ def run_full_analysis(progress=gr.Progress(track_tqdm=True)):
             log_lines.append(f"⚠️ 序列可能是白噪声(p-value = {lb_p_value:.4f})，模型可能无效。")
         else:
             log_lines.append(f"✅ 通过白噪声检验 (p-value = {lb_p_value:.4f})，可以进行后续建模。")
-        yield update_ui()
-        
+        yield update_ui() 
+
         # --- 5. 季节性检验与分解 ---
-        log_lines.append("### 4. 季节性检验与STL分解")
-        # (简化了您的季节性检验逻辑，直接检查周期性并设定参数)
+        log_lines.append("\n### 4. 季节性检验与STL分解")
         period = 365
-        seasonal_enabled = len(ts_data) > 2 * 7 # 简化判断，若数据多于两周则开启周季节性
+        seasonal_enabled = len(ts_data) > 2 * 14 # 改为数据多于两周则开启季节性
         m_period = 7 if seasonal_enabled else 1
         log_lines.append(f"✅ 季节性参数设定: m={m_period}, seasonal={seasonal_enabled}")
         
         if len(ts_data) >= 2 * period:
-            stl = STL(ts_data, period=period, seasonal=period+1)
+            # 【关键修复】确保 seasonal 参数是奇数
+            seasonal_period_for_stl = period if period % 2 != 0 else period + 1 
+            log_lines.append(f"✅ 准备进行STL分解，周期(period)={period}，季节平滑窗口(seasonal)={seasonal_period_for_stl}。")
+            yield update_ui() # 更新一下日志，让用户知道我们在做什么
+            
+            stl = STL(ts_data, period=period, seasonal=seasonal_period_for_stl)
             res = stl.fit()
             fig, axes = plt.subplots(4, 1, figsize=(12, 8), sharex=True)
-            res.plot(axes=axes)
-            fig.suptitle('STL 分解图 (周期=365)', fontsize=16)
+            # 使用 res.plot() 可以自动处理标签
+            res.plot(axes=axes) 
+            fig.suptitle(f'STL 分解图 (周期={period})', fontsize=16)
             plt.tight_layout(rect=[0, 0, 1, 0.96])
             figures.append(fig)
             log_lines.append("✅ STL分解图已生成。")
@@ -150,6 +155,8 @@ def run_full_analysis(progress=gr.Progress(track_tqdm=True)):
             log_lines.append("⚠️ 数据长度不足以进行年度季节性分解。")
         yield update_ui()
 
+        
+       
         # --- 6. 混合策略回测优化窗口大小 ---
         log_lines.append("\n### 5. 优化训练窗口大小")
         log_lines.append("⏳ **此步骤计算量大，可能需要5-15分钟，请耐心等待...**")