R 每15分钟进行一次时间序列分析

我试图预测一个以R为单位的序列，从2010年10月7日1:15到2010年26月8日23:45，每15分钟测量一次数量。我可以用ts（功率，频率=96）来写这个吗？假设峰值是每天19:30？？？

假设功率是一个数字向量，那么你可以这样定义一个ts对象。如果你的周期长度是一天，那么你可以使用频率=96。但是，如果你有一个较长的周期，它显示了你想要包含在模型中的重复模式（可能是周、月或年），那么将周期缩短到一天是不行的（据我所知）。请注意，在使用频率时，您必须填写和插补缺失的数据点（在您的情况下，如果一个周期的观测值少于或多于96个，则所有后续周期都将被抵消，并导致错误的预测）我如何确保我的周期长度为r而非acf？？？@sam您能解释一下您的上下文吗？（一般来说，对于像ARIMA这样的东西，至少需要两个闭合循环）。避免频率问题的一种可能方法是使用分钟、小时、天、工作日、周、月和年（可能更多的特征工程，如识别“早/晚/晚”等，可能会有所帮助）作为单独的解释变量，并将其输入神经网络等算法。这将让算法计算出模式。@sam您还可以试验不同的循环长度，并根据预测结果为您的案例找出最佳选项（确保评估滚动时间窗之类的预测，而不仅仅是训练一个模型并根据记录的最新数据对其进行评估）