forecasting

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    如何预测几期提前，利用支持向量回归

    一个单变量的时间序列，我有以下数据： head(df) pce pop psavert uempmed unemploy 507.8 198712 9.8 4.5 2944 510.9 198911 9.8 4.7 2945 516.7 199113 9.8 4.6 2958 513.3 199311 9.8 4.9 3143 518.5 199
    r svm forecasting 2017-02-16

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    UCM中的拟合值

    我们如何查看R中UCM函数的拟合值？我已经尝试了下面的代码来制作模型。 model_h_fcast <- ucm(hourly_2~0, data = hourly_2, irregular = TRUE, level = TRUE, slope = FALSE). 然后我试图fitted.values(model_h_forecast)或fitted(model_h_for
    r time-series forecasting 2017-02-20

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    预测与华冠通讯（）平稳序列

    我在预测锻炼工作。首选模型是ARIMA（0,0,1）（0,1,1）4，其中有三个外生变量（Forestalling.1，Forestalling.2，Break）。我的因变量是Pmean，平均房价，外生变量是指示立法和财产危机变化的虚拟变量（这些变量由以下值0,1，-1组成）。 我最初的方法是者区分原始的和适合ARIMA（）模型;然而，这使我试图预测系列作为预测是在平稳序列完成后麻烦 - DIFF
    r forecasting model-fitting code-statistics autoregressive-models 2017-02-21

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    错误的TS（X）：“TS”对象必须有一个或几个观测

    当我做预测使用forecast库，我注意到以下预期的代码不运行： library(forecast) library(dplyr) df1 <- data.frame(gp=gl(20,5), dt=seq(1:100)) get <- function (df1){ ts1 <- ts((df1%>%filter(gp==2))$dt) as.numeric(fore
    r dplyr forecasting 2017-02-24

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    在预测期间使用forecastHybrid与hts和外部回归器时出现错误

    我试图使用forecastHybrid与分层时间序列和外部回归器，但我无法弄清楚如何做到这一点。我想以这样的方式 library(hts) library(forecastHybrid) forecast(htseg1, a.args = list(xreg = data.frame(1:10)), models = "aet", xreg = data.frame(11:20), FUN
    r forecasting 2017-02-27

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    Statsmodels SARIMAX：我该如何处理maxlag错误？

    我试图预测使用SARIMAX的季节性时间序列。时间序列包含每日PV馈入的最大值，这导致假定365天的周期性。 这里是我的代码： mod= SARIMAX(realy.Max, order=(0,1,1), seasonal_order=(0,1,1,365)) results_SARIMAX = mod.fit(disp= -1) 我seasonal_order设置s到365，因为我的周期性
    python time-series forecasting statsmodels 2017-03-09

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    R中的时间序列带有仅包含日期值的销售预测

    我有一个包含日期（2015年）和mm/dd/yy格式和销售额的数据。我需要用给定的数据来预测2016年的销售情况。我只知道，我需要使用时间序列预测。但不知道。因为，很多例子只有一年（1960,1970，..），我的数据只有一年，几个月。不知道如何绘图。你能给我一个清晰的结构如何进行？
    r datetime time-series forecasting 2017-03-15

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    使用先知包以R组中的数据框预测

    我正在使用Facebook发布的新软件包Prophet。它做时间序列预测，我想按组应用这个函数。 向下滚动至R部分。 https://facebookincubator.github.io/prophet/docs/quick_start.html 这是我的尝试： grouped_output = df %>% group_by(group) %>% do(m = prophet(df[
    r time-series dplyr forecasting 2017-03-15

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    预测倍数产品数据

    我想预测下一个5个订单和每个订单中3个产品的数量。 我使用r和timeseries一个初学者，我看到使用arima例子，但他们只适用于衡量一两件事，而不是多个产品，如在我的例子。 我应该用arima吗？ 我应该怎么做？ 对不起，我的英语不好。先谢谢你。 dateordrer,product1,product2,product3 12/01/2012,2565,3254,635 25/01/20
    r dataset time-series data-mining forecasting 2017-03-17

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    使用tbats预测每周数据

    所以这是我的数据data 数据从26/07/2016开始并于2017年3月10日结束所有2个问题： 这是错的吗？使用tbats？每周的季节性？ 我还希望预测数据看起来像初始数据，但如图所示，这不是我的情况我该怎么做？ 这就是我已经得到了这里太 我执行这个命令来获取最后这个使用技术性贸易壁垒预测 data.raw=read.csv(file=file.choose(),header=TRUE,se
    r plot time-series data-mining forecasting 2017-03-21
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