r - 插值高频时间序列

Question

我有一个 2 年样本数据范围内的物理时间序列，频率为 30 分钟，但是如您所见，有多个和广泛的丢失数据间隔：

我尝试使用包中的函数na.interp但forecast结果不佳（如上所示）：

sapply(dataframeTS[2:10], na.interp)

我正在寻找更有用的方法。

更新：

这是有关我要捕获的模式的更多信息，特别是 row data。该子样本属于 May。

Answer 1

你可能想试试这个**imputeTS**包。这是一个专门用于时间序列缺失值插补的 R 包。

, na_seadec(),方法na_seasplit()在na_kalman()这里可能很有趣

还有更多算法选项 - 您可以在本文中找到有关包的列表。

在这种特定情况下，我会尝试：

na_seasplit(yourData)

或者

na_kalman(yourData)

或者

na_seadec(yourData)

请注意，您可能需要使用时间序列正确提供季节性信息。（您必须创建一个时间序列（ts对象）并设置frequency参数）

仍然可能根本无法解决，您将不得不尝试。（如果你能提供数据我也试试看）