Warning: file_get_contents(/data/phpspider/zhask/data//catemap/4/r/71.json): failed to open stream: No such file or directory in /data/phpspider/zhask/libs/function.php on line 167

Warning: Invalid argument supplied for foreach() in /data/phpspider/zhask/libs/tag.function.php on line 1116

Notice: Undefined index: in /data/phpspider/zhask/libs/function.php on line 180

Warning: array_chunk() expects parameter 1 to be array, null given in /data/phpspider/zhask/libs/function.php on line 181
R 具有时间序列数据和交叉验证的MLP_R_Time Series_Cross Validation_Mlp - Fatal编程技术网
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R 具有时间序列数据和交叉验证的MLP

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R 具有时间序列数据和交叉验证的MLP,r,time-series,cross-validation,mlp,R,Time Series,Cross Validation,Mlp,我在预测包中使用tsCV来评估不同预测期内不同模型的预测 然而，当我运行以下多元mlp时，e_mlp由NA组成 我将非常感谢任何帮助 请参见下面的最小可复制示例 library(forecast) library(RSNNS) xreg = as.matrix(cbind(1:120, 121:240),ncol=2) y <- as.ts(1:120) f <- function(xreg, y,h) { X <- xreg[1:length(y)] newX <

我在预测包中使用tsCV来评估不同预测期内不同模型的预测

然而，当我运行以下多元mlp时，e_mlp由NA组成

我将非常感谢任何帮助

请参见下面的最小可复制示例

library(forecast)
library(RSNNS)
xreg = as.matrix(cbind(1:120, 121:240),ncol=2)
y <- as.ts(1:120)
f <- function(xreg, y,h) {
  X <- xreg[1:length(y)]
  newX <- xreg[1:(length(y)+h)]
  fit <- mlp(y,xreg=matrix(X))
  forecast(fit, xreg=matrix(newX), h=h)
}
e_mlp <- tsCV(xreg = xreg, y= y, f, h= 15)
mse_mlp <- (colMeans(e_mlp^2, na.rm=TRUE))

库（预测）
图书馆（RSNNS）
xreg=as.矩阵（cbind（1:120121:240），ncol=2）

你的第二个，被认为有效的代码对我不起作用。它在
fit处抛出一个错误，很抱歉。这对你有用吗h=1 xreg=as.matrix（cbind（1:120，121:240，rnorm（120，平均值=0，标准差=1，ncol=3））不，仍然不起作用。您应该确保提供可复制的代码。否则就很难帮上忙。

h = 1
xreg = as.matrix(cbind(1:120, 121:240, rnorm(120, mean = 0, sd = 1),ncol=3))
y <- as.ts(rnorm(120, mean = 0, sd = 1))
X <- xreg[1:length(y)]
newX <- xreg[1:(length(y)+h)]
fit <- mlp(y,xreg=matrix(X))
forecast(fit, xreg=matrix(newX), h=h)