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R中的预测电子书后输入错误无效
我正在关注Forecasting: Principles and Practice这本书很棒 . 但即使我复制代码有时我的代码会出错并且不起作用 . 我有fpp2，ggplot2库 . beer2 <- window(ausbeer, start=1992) fit.beer <- tslm(beer2 ~ trend + season) autoplot(beer2, seri... -
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R，Times Series，Arima Model，Forecasting，Daily data [closed]
我试图用每日数据做一些需求预测，从2012年1月16日到2013年10月10日 . 但是预测只会返回糟糕的结果 . 有什么线索的原因？ 这就是图中数据的样子：存在每周和每月的季节性 . 即：工作日需求增加，周末需求减少 . 以下是预测图的外观：黑线是实际数据，蓝线是预测数据 . x = ts(data, freq=7, start=c(3,2)) fit <- auto.arima(x... -
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如何在R中以不规则间隔的时间序列拟合自动ARIMA模型以预测未来值？
我们有以下数据值和时间序列标记： Lines <- "date,time,data 20/03/2014,07:10,9996792524 21/04/2014,07:10,8479115468 21/09/2014,07:10,11394750532 16/10/2014,07:10,9594869828 18/11/2014,07:10,10850291677 08... -
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在R中，从一次收到的一个值中抽样一次，超出样本预测
我有100个时间序列的训练数据值，我使用auto.arima来查找相同的模型顺序和系数 . 我从传感器接收流值，一次一个 . 在接收到一个值时，我需要从从auto.arima获得的模型对象预测/预测下一个值（仅提前一步/单个值） . 我在某些事件上更新模型系数，但现在没有必要提及它们 . 在传感器工作之前进行一步一步的预测 . 这些是我的示例培训和测试数据：https://drive.google... -
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在预测之后更改时间序列图的轴/比例
我正在努力改变我的时间序列预测图的x轴（时间） . 我已经运行了很多模型，但我正在努力解决同样的问题 . 我将为其中一个模型编写模型拟合，预测和图的代码 . 首先是我原来的时间序列 . 注意：我的模型适用于2008-2016的训练数据，并在2017年的11个月的测试数据上测试我的模型 . 数据拆分 . sal.ts <- window(sal.ts.original, start=c(20... -
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预测：ARIMA与简单线性回归（使用R）
This is the code I'm using to forecast ARIMA model: plot(forecast(fit_past_data, xreg=mat_All_data), ylim=c(0,2000), xlim=c(0,365), xaxt='n') par(new=T) lines(fitted(fit_past_data),col="red&quo... -
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与外部商业活动的时间序列
我've been trying to forecast some variables based on 3 years of past data at a monthly level where the seasonality is 12 months I'使用 stl( ) 函数来分解时间序列对象： fit <- stl(data.ts, t.window=12, s.window=&q... -
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使用预测包进行时间序列分析
我试图使用'预测'包 . 我有一系列54个月的观察，从CSV文件中读取，并转换为时间序列 . 这是原始数据： 37.1 0 0 0 0 44.4 5.2 0 0 0 0 0 34.7 0 0 2 0 0 16.5 0 0 0 0 1.5 0 0 45.4 0 0.2 0 3 16.2 4 0 0 0 32 0 2.9 0 0 0 0 35.2 0 0 35.6 1.2 0 0 0 0 4 0 ... -
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r，ts - stl中的错误，系列有少于两个句点（错误？）
我有 two years of monthly data 但 stl() 似乎需要至少 two years and one month . 这是两个简单的例子： 示例1 - 返回“stl中的错误（x，”周期性“）：系列不是周期性的或少于两个周期” dat_24 <- cumsum(rnorm(24)) x_24 <- ts(dat_24, frequency = 12) stl(x... -
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用scikit学习时间序列预测
我是基于SVM的预测的完全新手，所以在这里寻找一些指导 . 我正在尝试使用scikit-learn的SVM库来设置用于预测时间序列的python代码 . 我的数据包含过去24小时间隔30分钟的X值，我需要预测下一个时间戳的y值 . 这就是我设置的 - SVR(kernel='linear', C=1e3).fit(X, y).predict(X) 但是为了使这个预测起作用，我需要下一个时间戳的X... -
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预测面板数据和时间序列
我有一个面板数据集，可以说1000个观察值，所以 i=1,2,...,1000 . 数据集每天运行一个月，所以 t=1,2,...,31. 我想估计R中的具体个体： y_i10=αi+βi∗yi9+γi∗yi8+...+δi∗yi1+ϵit 然后生成未来21天的密度预测，即产生密度预测 yi11,yi12 etc 我的问题是： 我可以用plm包来做这个吗？我知道如何用plm包估算，但我... -
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使用tbats将协变量添加到时间序列模型
I want to predict the energy consumption every day +1. 例如：使用过去3个月的数据，我想预测第二天的能耗 . 因此，我使用的训练集范围从[今天 - 3个月：今天]到基本上是第二天的测试集 . 在我的数据集中，我每15分钟有一个消耗数据，以及诸如星 Cloud 和温度等气象数据 . 然后我设置季节性的参数： ## a data every 15... -
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HoltWinter初始值与Rob Hyndman理论不匹配
我正在关注tutorial by Rob Hyndman进行初始化（添加剂） . 计算初始值的步骤指定为： 我在Rob Hydman free online text book.中提供的数据集上手动（使用笔/纸）上面的步骤运行我在前两个步骤后得到的值是： 我在"R"上使用了相同的数据集，但R中的季节性输出值截然不同（截图如下） 不确定我做错了什么 . 任何帮助，将不胜感激 . ... -
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使用HoltWinters预测进行批量预测
我'm using Rob Hyndman'的批量预测方法来预测 dataframe 中的多个列 . 我的代码如下： require(forecast) zips <- read.csv(file.choose(), header = T) zips <- zips[,-c(1,2)] ns <- ncol(zips) zips <- ts(zips, frequenc... -
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如何更改预测中的刻度线，R studio
我正在使用预测制作情节 . 但是，由于预测线没有与数据线连接，因此很难看到它的结束位置和开始位置 . 我试过这个，但它不起作用 . 有没有人有建议？请帮忙 v1 <- c(2014.4,2014.5,2014.6,2014.7,2014.8,2014.9,2014.10,2014.11,2014.12,2015.1,2015.2,2015.3,2015.4,2015.5,2015.6,201... -
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HoltWinter预测，行中有重复项目
我试图预测90个不同的项目和不同的购买日期，数据集的示例如下 ret <- data.frame(Item_Name = c('Red bottle','Red Bottle','Red Bottle','Red Bottle', 'Green Mouse', 'Green Mouse','Green Mouse','Yellow Spoon','Yellow Spoon','Yellow... -
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R HoltWinters预测包 - 避免过度拟合数据
我正在使用R中的HoltWinters预测包来生成每月呼叫量数据的预测 . 它在大多数情况下运行良好，但有过度拟合数据的趋势，特别是如果有特殊时期，例如呼叫需求的阶跃变化 . 在最近的一个例子中，中间设置的阶段变化α为0.94，beta为0，gamma为0，这产生奇怪的预测 . Month Data 1 7082 2 6407 3 5479 4 5480 5 5896 6 ... -
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r：holtwinters函数的预测
我试图每天预测数据 . 如果我在r中使用holtwinters函数，我收到警告消息而无法执行输出 我使用下面的代码 library(data.table) library(forecast) library(lubridate) ruta = "D:\\datasets/" dt_ts = fread(paste0(ruta,"Actuals.csv")... -
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在R中有很多时间序列对象的问题
我在处理某些预算数据的任意时间序列对象时非常困难 . 原始数据是~1800份合约的14,460行付款，其中每一行都有DD / MM / YYYY和金额特征 . 从2000年1月1日到2014年12月31日之间有5296天，但实际上只有3133天付款 . 因此，这些日子是不规则的，有些日子会出现多个 Contract 付款，而对其他日子则是零付款 . 我遇到的主要问题是这些时间序列对象在被喂食不定时... -
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时间序列分析适用性？
我有一个这样的示例数据框（日期列格式为 mm-dd-YYYY ）： date count grp 01-09-2009 54 1 01-09-2009 100 2 01-09-2009 546 3 01-10-2009 67 4 01-11-2009 80 ... -
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将时间序列结果转换为日期
我使用 fpp2 进行预测 . 我的工作流程涉及导入数据，转换为时间序列，然后进行预测 . 一个痛点是，在预测之后，我留下的数据是我当前数据的扩展，但不再保留相同的 date 列 . 例如，如果我使用几周，那么我的日期看起来如下所示： >wks date wk y 2016-01-04 1 2500 2016-01-11 2 2530 2016-01-18 ... -
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从现有数据集创建时间序列
我想将以下数据转换为时间序列 - 所以我可以使用 autoplot() . 我该如何做到这一点，以便“年份”列在x轴上？ （我知道日期的格式必须是01-01-2006，我没关系）： Team PTS W GF GA S SA Year NSH 88 38 214 233 2382 2365 2014 NSH 104 47 226 ... -
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迭代预测dyn模型
我已经编写了一个函数来迭代预测使用包dyn构建的模型，我想要一些反馈 . 有一个更好的方法吗？是否有人为dyn类（或dynlm类）编写了规范的“预测”方法，或者我是否冒险进入未知领域？ ipredict <-function(model, newdata, interval = "none", level = 0.95, na.action = na.pa... -
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回归 - 样本外预测
我试图找出如何处理我的预测问题，我不确定我的理解是否在这个领域是正确的，所以如果有人可以帮助我真的很好 . 首先，我的目标是用回归预测时间序列 . 我没有使用ARIMA模型或其他启发式模型，而是专注于机器学习技术，如随机森林回归，k-最近邻回归等回归 . 以下是数据集的概述： Timestamp UsageCPU UsageMemory Indicator Dela... -
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预测，（找到合适的型号）
使用Python，我试图使用历史销售数据预测产品的未来销售数量 . 我也试图预测各种产品组的这些数量 . 例如，我的列看起来像这样： Date Sales_count Department Item Color 8/1/2018, 50, Homegoods, Hats, Red_hat 如果我想使用历史数据（时间）构建一个预测每个Department / Item / Color组合的sal... -
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用PyBrain神经网络预测时间序列数据
问题 我试图使用5年的连续历史数据来预测下一年的 Value . 数据结构 我的输入数据input_04_08如下所示，其中第一列是一年中的某一天（1到365），第二列是记录的输入 . 1,2 2,2 3,0 4,0 5,0 我的输出数据output_04_08看起来像这样，是一列，在一年的那一天记录了输出 . 27.6 28.9 0 0 0 然后我将0到1之间的值标准化，以便给网络的第一个... -
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我可以使用RBF神经网络预测R语言中的时间序列吗？
1978年至2017年期间，制造业的工作岗位数量有一个时间序列 . 我想使用径向基础神经网络来预测两年内的工作岗位数量 . 可能吗？如果是，你能用R语言编写代码吗？非常感谢！我在这里写了一些代码： install.packages("RSNNS") library(RSNNS) data <- read.csv("jobs.csv",header ... -
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如何训练LSTM神经网络预测时间序列的完整“周期”？
我有以下数据"cycles"随着时间的推移而增长： 我的目标是将其中的一部分馈入LSTM网络，以预测或预测剩余的点（至少足以构成一个完整的周期） . 我一直在尝试遵循这个教程：https://machinelearningmastery.com/multi-step-time-series-forecasting-long-short-term-memory-networks-... -
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R-平滑预测电力负荷需求的时间序列数据
我有一个从01-01-2004到31-112-2012的每天电力负荷的数据集 . 我想预测每天的电力负荷需求 . 我已经完成了以下步骤 . step-1. 加载R包并读取数据-------------------------------- library(ggplot2) library(forecast) library(tseries) library(xts) 设置文件夹并读取数据----... -
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每小时Holt-Winter时间序列预测（预测）
我对R包很新，我正在处理时间序列 . 我必须 Build 一个预测模型来预测未来的点击 . 预测的时间间隔需要每小时一次 . 我的示例时间序列： DateTime Clicks (06/23/13 00:00:00) 757 (06/23/13 01:00:00) 714 (06/23/13 02:00:00) 776 (06/23/13 03:00:00) 87...