forecasting

    1热度

    1回答

    'forecast'.Arima'函数从'forecast'包中丢失

    无法在预测包中找到forecast.Arima函数。显示“forecast.Arima”未找到错误。可以使用预测函数来代替'forecast.Arima'函数吗？我正在使用预测8.1。其次，ARIMA的产出在未来日期的平均水平是平稳的。这是因为我正在使用“预测”功能。 库（预测） arima.forecast <- forecast(arima1, h=30)
    forecasting arima 2017-07-19

    1热度

    1回答

    auto.arima函数的模型列表

    我在R中使用forecast包，我想知道auto.arima函数正在经历哪些模型列表，以便决定哪个ARIMA模型最适合。有没有一种方法可以提取所有正在测试的模型的列表，以确保它不会丢失任何东西，或者它不是一个黑匣子？ 下面是一个例子： library(forecast) fit <- auto.arima(WWWusage) fit Series: WWWusage ARIMA(1,1,
    r forecasting arima 2017-07-19

    1热度

    1回答

    我可以使用RBF神经网络预测R语言的时间序列吗？

    从1978年到2017年，制造业的工作数量有一个时间序列。我想用径向基神经网络来预测两年内的工作岗位数量。可能吗？如果是这样，你能否用R语言编写代码？非常感谢！我写到这里的一些代码：数据 install.packages("RSNNS") library(RSNNS) data <- read.csv("jobs.csv",header = TRUE) tsA01 <- ts(data
    r neural-network time-series forecasting 2017-07-25

    5热度

    1回答

    R HoltWinters预测软件包 - 避免过度拟合数据

    我使用R中的HoltWinters预测软件包根据每月通话量数据生成预测。 它在大多数情况下运作良好，但有过度使用数据的趋势，特别是在有特殊时期的情况下，例如呼叫需求的阶跃变化。 在最近的一个例子中，中间集alpha的阶跃变化为0.94，beta为0，gamma为0，这会产生奇怪的预测。 Month Data 1 7082 2 6407 3 5479 4 5480 5 5896 6 60
    r optimization forecasting holtwinters 2017-07-27

    1热度

    1回答

    [R forecast.holtwinters没有找到

    我试图使用forecast.holtwinters功能，当我尝试运行它： dftimeseriesforecast <- forecast.HoltWinters(data, h=65) 我得到这个错误： 错误：无法发现功能 “forecast.HoltWinters” 我也试过这样： dftimeseriesforecast= forecast::forecast.HoltWinters(d
    r forecasting holtwinters 2017-07-28

    0热度

    1回答

    预测5天销售

    我有2013年2月18日至2017年2月12日之间的日常销售数据，只有4天的数据丢失（每年25日的所有Xmases）。这些假期的销售量为零。 我的目的是通过短期预测未来5-7天数据的销售情况，了解如何为即将到来的一周内的店铺提供服务。 我开始用这个数据建立的时间序列：通过分解 ts <- ts(mydata, frequency = 365) ，然后进行初步分析： 这似乎表明我有一个下降销售趋
    forecasting arima 2017-07-28

    0热度

    3回答

    应用合奏进​​行时间序列预测

    我使用多种时间序列模型，如ARIMA，holtwtwitter，prophet。现在我想要做所有这些的合奏并产生结果。我需要建议什么是在时间序列上应用合奏的最佳方式。请帮忙。我对此很陌生。
    r time-series forecasting holtwinters arima 2017-07-28

    -1热度

    1回答

    错误na.fail.default（as.ts（X））：在时间序列预测

    我试图执行一个SALESDATA配合诊断缺少对象的值使用的预报 acf(SalesDataFC$residuals) 但是我得到一个错误： salesDataFC$residuals Jan Feb Mar Apr May 2012 NA NA NA NA NA 2013 1.00454060 0.74436890 0.59266194 0.53535119 0.18
    r time-series analytics forecasting 2017-07-30

    0热度

    1回答

    TS对象不forecastHybrid包hybridModel认可

    数据是这样的： df <- tribble( ~y,~timestamp 18.74682, 1500256800, 19.00424, 1500260400, 18.86993, 1500264000, 18.74960, 1500267600, 18.99854, 1500271200, 18.85443, 150
    r time-series forecasting hybrid ensemble-learning 2017-08-01

    0热度

    1回答

    我如何计算残差的相关性？ Spark-Scala

    我需要知道我的残差是否相关。我没有找到在Databricks上使用Spark-Scala的方法。 而我的结论是，我应该将我的项目导出到R使用acf function。 有人知道在Databricks上使用Spark-Scala的技巧吗？ 对于那些需要更多信息的人：我目前正在进行销售预测。我使用了不同的功能的回归森林。然后，我需要评估我的预测质量。为了检查这一点，我读了这paper残差是一个很好的方
    r scala apache-spark machine-learning forecasting 2017-08-01
最新问题