去时间序列趋势的方法主要有以下几种：

差分法

计算相邻观测值之间的差值来消除趋势。

适用于随机趋势非平稳时间序列。

对于I（1）过程，一次差分即可实现平稳；对于I（2）过程，可能需要两次差分。

移动平均法

计算时间序列中连续一段时间内的平均值来消除趋势。

可以保留趋势信息，但可能增加数据的滞后性。

分解法

将时间序列分解为趋势、季节性和随机成分。

可以更好地拟合趋势和季节性，但需要更多计算和参数估计。

STL分解法（Seasonal-Trend Decomposition Using LOESS）：

将时间序列分解为季节性、趋势和残差三个部分。

特别适用于处理季节性数据。

使用这些方法时，请根据您的数据特点和需求选择合适的方法。