时间序列的成分包括趋势、季节变动、循环变动和不规则波动。它们与观测值的关系可以用加法模型或乘法模型。

在趋势分解法中，时间序列的成分与观测值的关系通常可以用加法模型或乘法模型来表示。具体选择哪种模型取决于时间序列的特性。

A: 加法模型
加法模型表示时间序列的观测值是趋势、季节性和随机成分的总和。即：
\[ Y(t) = T(t) + S(t) + E(t) \]
其中，\(Y(t)\) 是时间序列的观测值，\(T(t)\) 是趋势成分，\(S(t)\) 是季节成分，\(E(t)\) 是随机成分。

C: 乘法模型
乘法模型表示时间序列的观测值是趋势、季节性和随机成分的乘积。即：
\[ Y(t) = T(t) \times S(t) \times E(t) \]
在这种模型中，各成分之间的相互作用是以乘法形式体现的。

根据时间序列的具体特征来选择适合的模型。如果时间序列的波动幅度随着趋势的变化而变化，通常会选择乘法模型。如果波动幅度比较稳定，通常会选择加法模型。

因此，正确答案是：
A: 加法模型
C: 乘法模型

这两种模型都是常用的时间序列分解模型。