Fatal编程技术网
  • r/
  • ‘；预测’；软件包版本3.22 Auto.arima将在R、多个sea和#xAD中进行预测；奏鸣周期

‘；预测’；软件包版本3.22 Auto.arima将在R、多个sea和#xAD中进行预测；奏鸣周期

r

‘；预测’；软件包版本3.22 Auto.arima将在R、多个sea和#xAD中进行预测；奏鸣周期,r,prediction,forecasting,R,Prediction,Forecasting,我使用的ARIMA的季节周期为“一周”，有672个测量值，如下所示： day_freq<-96 Week_freq<-day_freq*7 #672 ## Weekly seasonality NEW.xx<-ts(x,start=1,freq=672) F.Xreg <- fourier(NEW.xx,24) fit <-auto.arima(NEW.xx, D=0, max.P=0, max.Q=0, xreg=F.Xreg) ##new xreg fourie

我使用的ARIMA的季节周期为“一周”，有672个测量值，如下所示：

day_freq<-96
Week_freq<-day_freq*7 #672
## Weekly seasonality
NEW.xx<-ts(x,start=1,freq=672)
F.Xreg <- fourier(NEW.xx,24)
fit <-auto.arima(NEW.xx, D=0, max.P=0, max.Q=0, xreg=F.Xreg)
##new xreg fourierf
FForecast<-fourierf(NEW.xx,24,3000)
forecast(fit, h=3000, xreg=FForecast, level=0)
首先，ARIMA模型不能很好地处理大的季节性周期。 其次，R不允许ARIMA模型中存在多个季节性周期。 我建议您在forecast包中使用
tbats（）
函数，该函数处理长季节性和多季节性