r - 在 R 中构建后重用 ts 模型以更新数据集（预测包）

Question

我对 R 编程很陌生，但我找不到关于我的问题的任何信息......

我想用高分辨率数据（半小时数据）的预测包在 R 中做一些预测。我想让预测在线工作。这就是为什么我认为每次都计算一次拟合不是很有用的原因。

因此，我喜欢将已经拟合的模型传递给模型并将其用于新数据的方法：

fcast2 <- forecast ( Arima ( x = extendedSeries , model = oldArimaModel ), h = horizon )

但它并不真正适用于 HoltWinters 模型......（或 lm 模型，这对于 lm 的含义来说是可以的）

fcastArima <- forecast(Arima(x= extendedseries , model=oldArimaFit),h=horizon)
fcastHoltWinters <- forecast(update(oldHWfit, x=extendedSereies), h=horizon)  

无论如何，我想保持代码简单，我正在寻找一种更通用的方法来将已经拟合的 ts 模型应用于更新的数据集。

有谁知道如何做到这一点？

干杯

Answer 1

HoltWinters()是一个非常有限的功能。该ets()函数将拟合相同的模型，具有更好的估计，并将拟合更大范围的相似模型。它还允许以与您相同的方式重新拟合新数据Arima()。