Блог

Главная - Вопросы по программированию - Вернуть прогнозируемые стационарные данные HoltWinters в R

Вернуть прогнозируемые стационарные данные HoltWinters в R

#r #forecasting #holtwinters

#r #прогнозирование #holtwinters

Вопрос:

Я преобразовал нестационарный временной ряд в стационарный набор данных с помощью diff (log (ts.dat)), затем я сделал прогноз с использованием модели HoltWinters на основе этого набора данных. Теперь мне нужно вернуть прогноз обратно к его нестационарному формату, чтобы я мог прочитать прогнозируемые данные в контексте.

ниже приведен мой код

 library(lubridate)
tsdat <- ts(dat, frequency = 364/7, start =decimal_date(ymd("2018-01-01")))
tsdat
plot.ts(tsdat)

#convert to stationary 
diffdat <- diff(log(tsdat))
plot.ts(diffdat)

#decompose data
dedat <- decompose(diffdat)
plot(dedat)

#forecast data along historical data
tsdatdiff <- diff(log(tsdat))
plot.ts(tsdatdiff)
View(tsdatdiff)

fcdat <- HoltWinters(tsdatdiff)
fcdat
fcdat$SSE
plot(fcdat)

#forecast future data
fcdat2 <- forecast:::forecast.HoltWinters(fcdat, h=58)
plot(fcdat2)
View(fcdat2)

Я новичок в моделях прогнозирования и r, поэтому любая помощь очень ценится.

Редактировать: tsdat =

 [1] 239356 233505 221379 216805 181376 185011 204697 171042 178016 161664
[11] 169265 165494 143858 182354 177574 168444 157602 143029 147777 128124
[21] 123876 122930 122716 128213 123046 129200 154485 162267 146355 142686
[31] 139640 139767 143704 136917 145943 136225 149343 151274 165070 180999
[41] 159661 155912 169565 171383 172614 184754 184409 200315 198860 211969
[51] 252303 227694 229727 209950 222494 217205 192252 182349 188436 181309
[61] 172210 170766 171861 172913 154271 151161 163106 152785 160463 137944
[71] 141503 128332 125679 120253 118186 128944 118992 124912 139317 158101
[81] 144735 139579 135227 136682 139347 147254 154202 153175 153906 159348
[91] 174015 189201 168106 161848 173245 169786 179268 199458 198268 199099
[101] 210674 223629 248501 223375 227329 206112 202193 207227 209607 
166615
[111] 180929

Комментарии:

1. Можете ли вы опубликовать некоторые из ваших данных? Или, по крайней мере, аналогичный набор данных для облегчения вычислений? Спасибо

2. Добавлен набор данных из исходного сообщения Приветствия

3. Я думаю, что вы ищете вот это: fcdat3 <- tsdat[[length(tsdat)]] * exp(diffinv(fcdat2$mean)) . В общем, вы можете инвертировать diff(log(...)) с помощью exp(diffinv(...)) , но вам нужно добавить последнее известное значение в качестве смещения; это преобразуется в умножение с помощью exp операции. Визуализируйте данные вместе с их прогнозами с помощью plot.ts(c(tsdat, fcdat3)) .

4. Привет, Бас, ты гений, это именно то, что мне было нужно. Спасибо!

Ответ №1:

Ответьте в комментариях от Bas!!

Я думаю, что вы ищете вот это: fcdat3 <- tsdat[[длина (tsdat)]] * exp(diffinv (fcdat2 $ mean)). В общем, вы можете инвертировать diff(log(…)) с помощью exp(diffinv(…)), но вам нужно добавить последнее известное значение в качестве смещения; это преобразуется в умножение с помощью операции exp. Визуализируйте данные вместе с их прогнозами с помощью plot.ts(c(tsdat, fcdat3))