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我有一个“帐户”、“资产”、“日期”、“资产网络使用情况”的示例使用表，其中包含每个资产 15 天的汇总使用数据。我正在尝试在表中附加未来 15 天内每天的预测使用情况，或者至少创建一个具有相同表结构的输出。

例如

Date (m/d/Y)     Account         Asset  Network Usage
4/4/2019    Acct#100        AS-4310 56.5251
4/5/2019    Acct#100        AS-4310 592.1843
4/6/2019    Acct#100        AS-4310 556.1898
4/7/2019    Acct#100        AS-4310 808.2403
4/8/2019    Acct#100        AS-4310 466.118

我已经能够生成仅按日期聚合的附加表。我想包括日期/帐户/资产但是我在设置一个不会在时间序列 ts() 函数上遇到错误的索引时遇到了挑战

library(forecast)
library(ggfortify)

dataset <- 
as.data.frame(read.csv(file="/path/Data.csv",header=TRUE,sep=","))

dataset <- aggregate(Network_Usgae ~ Date,data = dataset, FUN= sum)

ts <- ts(dataset$Network_Usage, frequency=15)

decom <- stl(ts,s.window = "periodic")

pred <- forecast(decom,h = 15)

fort <- fortify(pred,ts.connect= TRUE )

关于语法更新的任何建议，或使用不同的方法来实现我的结果？

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1 回答 1

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我认为预测仅适用于可转换为矩阵的对象，我的建议是使用列表并预测“值”，同时在其他元素中保留有关其他内容的相关信息。

如果您提供 dput() 数据集，我可以为您创建一个示例。

祝你好运。

于 2019-04-17T17:00:55.250 回答