R，单变量时间序列中的时间序列预测

我目前正在为学校做一个项目，该项目要求我对给定的一组数据在R中进行时间序列预测。我查阅了无数关于如何做到这一点的示例，但我发现的每个示例都包含一个数据集，例如，在15年的时间内每月记录一次数据。我的教授给我的数据集记录了每0.001秒的数据，同一秒有多个数据条目。例如，在数据末尾有五个不同的条目，持续0.02500秒

我对单变量时间序列的理解是在特定时间段进行测量的时间序列，比如每个月或千分之一秒。每当我试图对数据集（

adeno

）进行时间序列预测时，我都会得到下面代码下显示的错误

> fit <- auto.arima(adeno)
Error in auto.arima(adeno) : 
  auto.arima can only handle univariate time series

---

>fit错误的意思是，
auto.arima
只能处理单变量时间序列。由于您提到数据集的每个时间单位都有多个条目，因此如果使用
ts
对其进行转换，则它是一个多变量时间序列。您可以按照以下方式进行操作：

adenoTS = ts(adeno)
arima_fit = auto.arima(adenoTS[,1])

为了回答您在评论部分的第二个问题，我使用了
空气质量
数据集进行演示：

library(forecast)

# Convert as time series
airTS = ts(airquality)

# Plot multivariate ts
plot(airTS[,1:4])

# Run auto.arima on a single ts
arima_fit = auto.arima(airTS[,3])

# Forecast for the next 10 time units
arima_forecast = forecast(arima_fit, h = 10)

# Plot forecasts
plot(arima_forecast)

forecast（）
从
forecast
包中可以预测下一个
h
时间单位。在这种情况下，“时间单位”的含义取决于您在
airTS=ts（空气质量）
步骤中如何定义时间序列。在这里，我没有对它进行正确的转换，但是您可以在
ts（）
中添加
start=
和
frequency=
参数来指定ts的开始时间和频率

forecast
的
plot
方法可用于绘制预测结果。请参见
？绘图。预测

虽然我的数据集没有针对每个时间单位的多个条目，但它是纯单变量的，函数不起作用

在auto.arima参数中添加[，1]有助于解决问题：
autoarima1请提供一个。@用户，非常感谢您的帮助！如果你能帮忙，我还有一个问题。我的项目需要时间序列预测图，我怎样才能得到汽车的曲线图。arima（ts（adeno[，1]））非常感谢你们，这非常有帮助，我很感激！