R Arima方法在添加季节性时会阻塞

我正在尝试使用R对5分钟频率流量数据建立季节性arima模型。我正在使用来自packageforecast的方法Arima

我在计算没有季节成分的模型时没有问题。相反，当我将其添加到模型中时，R会立即阻塞（并且我被迫重新启动）

我最初认为数据集太大，无法处理（它由30k个条目组成），所以我尝试使用一小部分，但情况似乎并非如此，因为问题也完全相同，只有600个条目

这就是代码：

library(forecast)
timeSeries = ts(scan("input_600.csv"))
model = Arima(timeSeries, order=c(1,1,1), seasonal = list(order=c(1,1,1),period=288))
summary(model)

如有任何建议，将不胜感激

---

更新：

我有一台16GB内存的电脑，我试着计算这个模型。我可以确认这是内存问题，因为R进程几乎占用了13GB。然而，我仍然无法通过它，因为我得到了这个新的错误：

Error in optim(init[mask], armafn, method = optim.method, hessian = TRUE, : initial value in 'vmmin' is not finite

---

不过，如果有人能给我一些有用的建议，我将不胜感激。

你的period=288设置可能太高了，无法记忆。试着把它调低一点，以便找出问题所在。也看这里你是对的。随着时间的推移，问题消失了。我将看看链接中提到的傅里叶级数方法。感谢you@HOSS_JFL刚刚更新了问题，你是对的，这是内存问题。我发现你的链接非常有用，但如果我能计算的话，我还是更喜欢经典的季节性arima模型。