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我正在使用 R.Net 1.5 尝试使用 ARIMA 进行简单的预测。我尝试过使用 R 2.14 和 R 2.15。我使用的是 Visual Studio 2012 目标 .NET 4，尽管我也尝试过 .NET 4.5 和 Visual Studio 2010。

这是我写的一段代码：

string rhome = System.Environment.GetEnvironmentVariable("R_HOME");
        if (string.IsNullOrEmpty(rhome))
            rhome = @"C:\Program Files\R\R-2.14.0";

        System.Environment.SetEnvironmentVariable("R_HOME", rhome);
        System.Environment.SetEnvironmentVariable("PATH", System.Environment.GetEnvironmentVariable("PATH") + ";" + rhome + @"\bin\x64");
        using (REngine engine = REngine.CreateInstance("RDotNet"))
        {

            engine.Initialize();

            NumericVector testGroup = engine.CreateNumericVector(submissions);
            engine.SetSymbol("testGroup", testGroup);
            engine.Evaluate("testTs <- c(testGroup)");
            NumericVector ts = engine.GetSymbol("testTs").AsNumeric();

            engine.Evaluate("tsValue <- ts(testTs, frequency=1, start=c(2010, 1, 1))");
            engine.Evaluate("library(forecast)");
            engine.Evaluate("arimaFit <- auto.arima(tsValue)");
            engine.Evaluate("fcast <- forecast(tsValue, h=36)");
            engine.Evaluate("plot(fcast)");

            NumericVector nv = engine.GetSymbol("fcast").AsNumeric();

当我尝试检索数字向量时它失败了。TI 在这里遇到一些错误。第一个是“错误：对象不能被强制输入'double'”，第二个是“错误：捕获访问冲突 - 继续小心”

如果我将预测检索为 GenericVector，我会得到一个 RDotNet.SymbolicExpressions 列表。我已经遍历了这些以查看它们包含的内容，它似乎确实与 ARIMA 函数有关，但我无法找到实际的预测输出。我可以找到输入和其他相关值以及一堆我无法确定它们是什么的数字列表。

如果我在 Revolution 中运行脚本，我可以看到输出应该是什么，这就是我确定 R.Net 的输出是否准确的方式。我想 R.Net 执行预测的方式可能与 Revolution 不同（尽管我认为不太可能），并且 genericvector 中的输出之一确实是正确的输出。

这是 GenericVector 初始化。我进行了全面的尝试，仅出于调试目的而捕获：在 DynamicVector 内部是我可以实际检查细节的地方。

GenericVector newVector = engine.GetSymbol("fcast").AsList();

            foreach (var vector in newVector)
            {
                try
                {
                    DynamicVector dv = vector.AsVector();
                }
                catch (Exception)
                {
                }
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1 回答 1

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这不是 R.Net 问题，您只是尝试运行错误的脚本。让我们在纯 R 上运行您的代码：

> testTs <- c(1, 2, 3)
> tsValue <- ts(testTs, frequency=1, start=c(2010, 1, 1))
> library("forecast")
> arimaFit <- auto.arima(tsValue)
> fcast <- forecast(tsValue, h=36)
> plot(fcast)

现在class(fcast)等于forecast：

> class(fcast)
[1] "forecast"
> as.numeric(fcast)
Error: (list) object cannot be coerced to type 'double'

fcast结构：

> str(fcast)
List of 11
 $ method   : chr "Mean"
 $ level    : num [1:2] 80 95
 $ x        : Time-Series [1:3] from 2010 to 2012: 1 2 3
 $ xname    : chr "object"
 $ mean     : Time-Series [1:36] from 2013 to 2048: 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ...
 $ lower    : mts [1:36, 1:2] -0.177 -0.177 -0.177 -0.177 -0.177 ...
  ..- attr(*, "dimnames")=List of 2
  .. ..$ : NULL
  .. ..$ : chr [1:2] "80%" "95%"
  ..- attr(*, "tsp")= num [1:3] 2013 2048 1
  ..- attr(*, "class")= chr [1:2] "mts" "ts"
 $ upper    : mts [1:36, 1:2] 4.18 4.18 4.18 4.18 4.18 ...
  ..- attr(*, "dimnames")=List of 2
  .. ..$ : NULL
  .. ..$ : chr [1:2] "80%" "95%"
  ..- attr(*, "tsp")= num [1:3] 2013 2048 1
  ..- attr(*, "class")= chr [1:2] "mts" "ts"
 $ model    :List of 4
  ..$ mu   : num 2
  ..$ mu.se: num 0.577
  ..$ sd   : num 1
  ..$ call : language meanf(x = object, h = h, level = level, fan = fan)
 $ lambda   : NULL
 $ fitted   : Time-Series [1:3] from 2010 to 2012: NA 1 1.5
 $ residuals: Time-Series [1:3] from 2010 to 2012: NA 1 1.5
 - attr(*, "class")= chr "forecast"
于 2013-02-14T17:41:27.387 回答