如何对nnfor包的mlp（）和elm（）预测使用偏差调整？

我想知道如果事先使用了BoxCox变换，如何对

mlp

或

elm

预测执行偏差调整

不幸的是，

nnfor

包的

mlp

和

elm

函数没有返回置信区间，包括上限值和下限值。 如果存在这些值，则可以使用

forecast

软件包的

InvBoxCox

功能执行偏差调整。我目前正在使用此函数对平均值和拟合值进行反向变换，但我只能对拟合值执行偏差调整

以下是我当前的工作流程：

library(nnfor)
library(forecast)
library(dplyr)

lambda <- 0
biasadj <- TRUE
ts <- AirPassengers
h <- 24


#use boxcox transformation if required
if(!is.null(lambda)) {
  
  if(lambda == "auto"){
    lambda <- BoxCox.lambda(ts)
  }
  ts_adj <- BoxCox(ts, lambda)
  
}else{
  ts_adj <- ts
}

#fit elm model 
forecast <- ts_adj %>% elm() %>% forecast(h = h)


#create new forecast object to fix bugs of nnfor package
forecast <- structure(
  list(
    mean = forecast$mean %>% as.numeric %>% ts(frequency = frequency(ts), start = time(forecast$mean)[1])
    , x = ts
    , fitted = c(rep(NA, length(ts) - length(forecast$fitted)), forecast$fitted) %>% as.numeric %>% ts(frequency = frequency(ts), start = time(ts)[1])
    , residuals = c(rep(NA, length(ts) - length(forecast$residuals)), forecast$residuals) %>% as.numeric %>% ts(frequency = frequency(ts), start = time(ts)[1])
  )
  , class = "forecast"
)

#generate output and back transform if required
if(!is.null(lambda)) {
  output <- structure(
    list(
      mean = InvBoxCox(forecast$mean, lambda = lambda, biasadj = FALSE) 
      , x = forecast$x
      , fitted = InvBoxCox(forecast$fitted, lambda = lambda, biasadj = biasadj, fvar = var(forecast$residuals, na.rm = TRUE))
    )
    , class = "forecast"
  )
  output$residuals <- output$x - output$fitted
}else{
  output <- forecast
}

#plot output
plot(output)

库（nnfor）
图书馆（预测）
图书馆（dplyr）
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