问题标签 [holtwinters]

我正在使用多个时间序列模型，例如 ARIMA、holtwinters、predict。现在我想做这一切的合奏并产生结果。我需要建议在时间序列上应用合奏的最佳方法是什么。请帮忙。我是新手。

我正在寻找一个简单的例子（或链接到一个），它使用基础 Holt-Winters 或 R 中的预测包中的一个来绘制与预测相同范围内的实际值。

我已经看到了许多显示实际值/拟合在一起的示例，或者实际值“跟随”预测，但我找不到与实际值/预测值一起运行的代码示例。

我这样做的原因是使用实际数据的子集（训练）创建预测，然后将完整的数据集放入其中，这样我就可以展示预测的实际效果如何。希望这是有道理的，并提前感谢您的帮助！

我正在尝试将 tbats 模型应用于时间序列数据。此数据框包含 到 范围内的0值1。在应用模型之前，我用NA's 替换了所有 0 值（因为我想获取数据集的日志并且 0 值的日志将给出 -inf），然后获取所有值的日志以准备数据帧TBATS。

完成上述所有更改后，数据框如下所示：

它在数据中有 1000 多行。

在上面的数据框中，我TBATS使用以下代码应用了模型：

我收到如下错误：

属性错误（best.model$errors）<-属性（origy）：暗淡[产品1435]与对象的长度不匹配[236]

请帮我解决这个问题。auto.arima()在这个数据集中工作得很好。

我有一个简单的示例时间序列：

数据：

然后我运行了 4 个不同的时间序列预测模型：Holt Winters 平滑、TBATS 平滑、ARIMA 和具有以下功能的 AR 神经网络：HoltWinters()、tbats()、auto.arima()、nnetar()

我预测了 36 个时期（3 年）。结果如下：

我的问题是为什么 HoltWinters 似乎是唯一有意义的预测。我有足够的数据得到所有其他预测的平线似乎很奇怪。就像有什么东西坏了，或者我不理解什么东西。特别是因为 TBATS 是 Holt Winters 的广义形式。只看系列 ARIMA 应该输出比平均平均值更多的东西吗？正确的？(1,1,1) 甚至暗示它考虑了差异。此外，没有一个模型似乎失败并返回一个空模型。很好奇为什么我会看到这些结果以及如何解释。

非常感谢任何帮助或解释！

顺便说一句，需求是一个ts对象。

下面是我的代码：

我正在尝试使用 ETS 申请 Holt-Winters。我正在从数据库中读取数据，因为不同用户的开始时间戳可能不同（但间隔保持在 15 分钟）。

我在绘制/解释预测结果时遇到问题。x 轴可能显示时间序列的索引值。我无法确定问题所在。示例数据如下：

格式化时间序列以保留输入时间格式：

这个输入的情节是好的。在此处输入图像描述

我正在使用ets如下：

在此处输入图像描述

我注意到当我fcast90$x能够看到输出时。预测中接下来 100 个周期的时间戳不包含在输出中？

如何预测和查看未来 100 天？

更新 基于@A5C1D2H2I1M1N2O1R2T1 和@joran 帖子，我尝试了两件事：

1. 生成日期序列（格式：YYYY-MM-DD）

2. 在情节中设置axes = FALSE，并自行标记轴。

我无法让#2 工作

对于＃1，在我的数据中，用户之间的开始日期应该不同。为了尝试@A5C1D2H2I1M1N2O1R2T1 的建议，我假设开始日期是固定的。我在第一个日期和最后一个日期中阅读该用户以获取频率。

由于每个用户的开始/结束时间可能不同，我正在计算时间序列中的天数。天time_diff数应等于预测数据点fcast90 <- forecast(fit2, fcast_days+time_diff)。

为绘图标签生成序列

但是我在使用时遇到了一个问题，seq因为最低粒度seq是在days. 我的时间序列以 15 分钟为间隔。所以我被迫读取数据而不是生成数据。为此，我使用了raw_data$date_time_start <- as.POSIXct(strptime(paste(as.character(raw_data$date_time_start),":00",sep = ""),format="%d/%m/%Y %H:%M:%S")). 如果这是错误的，请告知。

使用#2，我设置axes = FALSE为仅打印日期。重新使用链接中的代码：

我认为情节中的问题是由于 中的天数不匹配， 中的seq数据点fcast90$x。

对于我拥有的时间序列，我的步骤是否正确？

我每天为 SALES 进行时间序列。我每天都有数据集。（格式 01.11.2015-29.11.2015）。这里的例子：

如何一次对所有商店和 ART 进行预测，如何将我的分析拆分为两个因素？

我试图理解在 R Holt-Winters 函数中调用的 C 函数。

我感到困惑的部分内容如下：

这看起来好像，如果“t”是 13 并且有 12 个季节性周期（即“周期”是 12），那么 i0 将是 1，s0 将是 12。然后 stmp 将采用基于“季节”的值" 来自时间 (s0-12) 的值，在本例中为时间 0。但这没有意义，因为 Holt-Winters 模型中的季节性分量来自（在本例中）之前的 12 个周期。

如果有人能解释 i0 和 s0 实际上是什么，以及我对此的理解失败的地方，我将不胜感激。

完整代码：

https://github.com/pierre/holt-winters/blob/master/holt-winters.c

我想运行这个：

但是我得到两个错误forecast.HoltWinters和plot.forecast。

我正在寻找在 R 中为 Holt-Winters 和 ARIMA 预测模型计算 MAD、MAPE、MSE 的最佳方法。下面是我的模型代码，任何指导都会很棒

Holt-Winters 模型和预测：

ARIMA 模型和预测

我有一个简单的时间序列数据集：df1，格式如下：

我的代码是：

我得到了一个简单的预测图，但 x 轴的范围是 0 到 50 而不是日期。
我想在 x 轴上显示带有真实日期的图，这对解释我的数据很有意义。
但是我迷失在网络上的大量解释中，我找到的每一种方法都失败了。
如果有人可以帮助解决这个问题，我真的很感激。