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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, 1500274800,

    18.78031, 1500278400,

    18.97948, 1500282000,

    18.86576, 1500285600,

    18.55633, 1500289200,

    18.79052, 1500292800,

    18.74790, 1500296400,

    18.62743, 1500300000,

    19.04696, 1500303600,

    18.97851, 1500307200,

    18.70956, 1500310800,

    18.92302, 1500314400,

    18.91465, 1500318000,

    18.61556, 1500321600,

    19.03535, 1500325200 )

我正在尝试将 hybridModel 应用于时间序列数据以执行合奏。下面是我的代码：

library(tidyquant)

library(forecast)

library(timetk)

library(sweep)

library(forecastHybrid)

df <- mutate(df, timestamp = as_datetime(timestamp))

tk_ts_df <- tk_ts(df, start = 1, freq = 3600, silent = TRUE)

fit <- hybridModel(tk_ts_df)

关于将时间序列对象 tk_ts_df（ts 对象）拟合到混合模型；它给出了错误：“时间序列必须是数字，并且可能不是矩阵或数据框对象。”

但在链接上：https ://cran.r-project.org/web/packages/forecastHybrid/vignettes/forecastHybrid.html

明确提到：包的主力函数是 hybridModel()，该函数结合了“预测”包中的几个组件模型。至少，用户必须为 y 提供一个 ts 或数字向量

请提出我做错了什么。

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“forecastHybrid”要求输入时间序列是数字向量或ts类型。虽然“timekit”包确实返回了一个ts对象，但它还添加了常规ts对象中没有的其他属性，因此输入检查失败。请参阅此处的讨论。以及此处的修复提交。

可以从 Github 下载包含该修复程序的最新版本 devtools::install_github("ellisp/forecastHybrid/pkg")

于 2017-08-02T19:20:39.377 回答