R:forecast（）函数生成的预测数超过规定的预测范围'；h'；。为什么？

我使用动态回归模型来预测每分钟的时间序列。但是，预测期与指定的“h”值不匹配。但它们与训练数据集的长度相当匹配。训练数据集为2周，而测试数据集为1周，具有逐分钟的粒度。我在forecast（）函数中指定h=60*24*7=10080分钟（1周），但是，预测长度为20160，即两周

我检查了是否与训练集的长度相关。显然有。如果我输入三周的训练数据集，它将生成三周的预测

xreg <- fourier(msts_train_10, K= c(15,5))
fit4 <- auto.arima(msts_train_10, xreg=xreg, seasonal=FALSE, stationary=TRUE)
fc4 <- forecast(fit4, xreg =  xreg, h = 10080)
accuracy(fc4,msts_total)
autoplot(fc4)


> length(fc4$mean)
[1] 20160

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xreg请花时间阅读帮助文件。在这种情况下，它们提供了一个简单的解决方案

h
：用于预测的时段数。如果使用xreg，则忽略h，并将预测时段数设置为xreg的行数

由于您使用了
fourier（）
来生成
xreg
，并且没有在该函数中使用
h
参数，
xreg
的行数将与训练数据的行数相同。（再次尝试阅读帮助文件。）
您能否提供一个示例数据集（例如，使用
dput（msts\u train\u 10）
，以便我们可以运行您的代码并更好地解决问题？