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我必须为 2000 个不同的时间序列创建每小时预测。我的系列中每小时和每周的季节性很强。为了处理每小时的季节性，我使用了season("day")选项。但是，我想season("week")每周会创建 168 个假人，这将是计算问题的问题。

你知道使用 tsibble 或 fabletools 包创建工作日假人的快速方法吗？

ts_forecast1 <- train%>% filter(store_number==288) %>% collect()%>% 
mutate(store_number = factor(store_number)) %>% group_by(store_number) %>%  
filter(sales!=0) %>% tsibble::fill_gaps(sales=100) %>%
fabletools::model(Arima = ARIMA(log(sales) ~  season("day") +fourier("week", K = 8)))
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您的代码已经包含答案。

season("day")由于一天有 24 小时，因此将创建 23 个虚拟变量。season("week")将为一周的 168 小时创建 167 个虚拟变量。要使用更少的系数，请替换season()为fourier()并使用K来控制系数的数量（等于两倍K）。

于 2020-11-01T07:12:26.553 回答