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我正在努力使用 forecast.gts 函数创建预测。我收到一条我不理解的错误消息/警告，并且确实需要一些关于在哪里查看的指导，以便我可以了解如何设置正确的预测。我正在运行的代码是：

SFA4 <- ts(SFA4, frequency=12, start=c(2012,1), end=c(2017,9)) 
library(forecast)
library(hts)

# Creating the gts model to be used for forecast
SFA5 <- gts(SFA4, characters=c(2, c(1, 2)))
f <- forecast.gts(SFA5, h=2, method="comb", fmethod="ets", algorithms = "lu", weights = "wls", lambda=0)

我收到的错误消息是：

Warning message:
In value[[3L]](cond) :
  An error in LU decomposition occurred, the message was the following:
cs_lu(A) failed: near-singular A (or out of memory)
 Trying QR decomposition instead...

数据可以这样描述：我确实有两个客户使用相同的产品，并试图排除负销售额（用零代替）和没有销售额的月份（在销售额 = 零的所有月份加 1）。

我对 R 和预测比较陌生，并没有试图完成我的工作，而只是试图找出在哪里寻找用于算法、权重、方法等的参数。最简单的方法自然是运行通过所有组合并选择具有最低方差的预测。使用 method="bu" 时没有收到警告，但我想了解如何找出何时设置哪些参数。

这是数据（SFA4）： https ://www.dropbox.com/s/2shh5pjojq4qzfu/Data1850.xlsx?dl=0

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使用LU分解时，遇到奇点问题，因此失败。您可以尝试algorithms = "cg"使用共轭梯度来协调基本预测。选择最重要的algorithms是速度性能。一般lu> cg> chol> recursive> slm（从快到慢）。method给定方法 ( ) 和预测方法 ( )，它们应该返回相同的结果fmethod。

?forecast.gts弹出forecast.gts函数的文档。它列出了您会发现有用的所有参数和参考。

于 2017-11-02T09:15:34.717 回答