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我正在尝试HoltWinters沿向量迭代地使用预测，而不使用循环，但不希望HoltWinters在前两个上使用该函数。我使用以下方法创建了一个向量列表accumulate：

使用map跨cumv：

这给出了我想要的结果，但不包括前两次迭代。我认为 usingifelse可以正常工作：

现在，hw2[[7]]应该（我认为）返回一个相同的对象，hw1[[5]]但它没有。

为什么会变得一团糟？

我尝试使用holt-winters model如下所示的预测，但我不断得到一个与我的预期不一致的预测。我还展示了情节的可视化

我不确定我在这里缺少什么。

预测似乎适合训练数据的早期部分

好的，所以我们从预测包文档中知道，hw()它基本上是forecast(ets(...)). 但是，我想确切地知道哪个 ETS 公式相当于拟合 + 预测“加法”Holt-Winters（如hw(x, seasonal="additive")和“乘法”Holt-Winters（如hw(x, seasonal="multiplicative").

(i) 我猜想使用带有 model="AAA" 的 ets 函数可以实现“加法”Holt-Winters 公式（结果大致相同，通常小数点或第一个单位的差异很小）。那是对的吗？

(ii) 乘法 Holt-Winters - 的 ETS 等效项hw(x, seasonal="multiplicative")如何？

提前致谢！

我想使用指数平滑（HW 或 ARIMA）预测 r 中的 100 倍时间序列，因为我的数据是非常季节性的。我的数据当前设置如下：

我想对每个员工使用指数平滑预测频率 = 12 的 6 个时期。我可以使用预测轻松地单独完成此操作，但我想一次将所有员工运行到单个表输出中。置信水平可以等于 0 level=c(0,0) 因为我想要一个输出。

任何帮助深表感谢！

这是一个艰难的过程，但我已经被困了 2 周，如果有人可以帮助我，我将不胜感激。基本上，我有一个电子表格，其中第一行是这样的（我无法在此处粘贴电子表格并以可理解的方式保持其格式）：A1=Material, B1=Jan/15, C1=Feb/15 , ..., AW=Dec/18。材料清单（A 列）从 A2 一直到 A6442，每一行都有一个零件编号。从 B2:B6442 开始，每行代表每个零件的数量。因此，B2:AW2 行将是 B1 部分从 jan/15 到 dec/18 的消耗。

考虑到上述情况，我想要做的是遍历每一行，应用 def (triple_exponential_smoothing) 并将系列中的最后 6 个数字返回到 Excel，在单元格 AR 到 AW 上（例如，对于第二行，AR2： AW2)。我将使用前 3.5 年 (B2:AQ2) 作为一年中剩余 6 个月 (AR2:AW2) 的计算基础。当我使用定义的范围（如下所示）运行它时，它可以工作：

相反，当我运行循环时，我什至无法从函数中获取输出，更不用说将其写回 Excel。到目前为止，我的代码如下：

我错过了什么吗？我愿意接受其他方式，只要我能一次完成所有的行。

谢谢大家。

我正在使用ExponentialSmoothingstatsmodels 在时间序列上运行 Holt-Winters 方法。我得到预测值，但无法提取计算值并将它们与观察值进行比较。

所以在这里，prediction_size = number of forecasted datapoints（在我的例子中是 4 个） passtrain_df是一个数据框，其中包含基于 Holt_Winter 模型构建（回归）的观测值（140 个数据点）。

我可以轻松显示 4 个预测值。

如何提取 140 个计算值？

尝试使用：

但我可能在某处有语法错误

谢谢！

我只是想让 For 循环以 1 个月的增量增加一个滚动窗口，并在每个增量处确定硬件参数。

但我得到：

ts(cbind(xhat = final.fit$level[-len - 1], level = final.fit$level[-len - : 'ts' 对象必须有一个或多个观察值) 中的错误

我不明白为什么我会收到帖子标题中提到的错误。

所以我做什么。

数据示例

和错误

如何解决？它的主要思想是对所有 34 个变量执行 HoltWinters 分析。

我工作的公司正在测试新软件的预测能力。一个包从多个地点接受单一产品的订单，在每个时期对它们进行汇总，然后开发一个模型，然后在每个地点使用该模型。例如，如果在 6 个月期间，地点 A 订购产品如下 (1,0,2,3,0,3)，而 B 订购相同产品 (2,3,4,2,5,1) ，则软件会根据数据 A+B=(3,3,6,5,5,4) 开发一个模型，并将该模型分别应用于 A 和 B 中的数据，以确定第 7 个月的值。

我想通过使用 R 来尝试验证（或无效）他们的方法。我创建了一系列单指数平滑模型（称为 ssforecasts）并希望在新的位置数据上使用这些模型，如下所示：

其中 news 是我希望模型（ssforecasts）作用的位置数据。问题是我收到以下错误，我无法解释。

rep(as.vector(object$coefficients[1L]), n.ahead) 中的错误：无效的“次”参数

我只是关注这里的一篇文章，用下面的示例数据集尝试我的第一个预测。我期待一个像Expected这样的预测图，但我得到了像这里所附的图。明白啦

我的示例代码是

我每小时重新采样的样本数据集

我错过了什么？

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在我将seasonal_periods 从12 更改为24 后，我得到了这张图。

改为24后

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删除数据后