Розроблено новий метод ідентифікації параметрів гармонік та аномалій періодичного часового ряду, який базується на адаптивній декомпозиції ряду. Зокрема, запропоновано здійснювати декомпозицію заданого часового ряду з періодом до половини від загальної кількості точок і будувати графік відношень амплітуд сезонної складової до амплітуд самого ряду - так званої «декомпозиційної кривої». А тоді, згладжувати цю криву і знаходити локальні максимуми, які пропонується вважати такими, що відповідають періоду можливих видів сезонності ряду. З урахуванням багаторічного досвіду використання моделі Facebook Prophet запропоновано низку співвідношень між періодом сезонності, порядком ряду Фур'є для її апроксимації та ступенем регуляризації, який варто враховувати. Для кожного виду сезонності у кожному періоді одним з відомих методів слід знаходити аномальні дані та перевіряти їхню статистичну значущість. Статистично значущі аномалії збирати в єдину множину з типовими параметрами. Запропоновано низку можливих варіантів структур таких моделей часового ряду. Наведено алгоритм методу та описано його основні складові.