使用 HoltWinters 预测每日数据答案

【问题标题】：Forecasting Daily Data using HoltWinters使用 HoltWinters 预测每日数据
【发布时间】：2017-07-31 18:33:29
【问题描述】：

首先，我已经咨询过这个article 和this，但无法让它发挥作用。

我有从28-03-2015 到27-02-2017 的每日数据。我的TS object 看起来像这样：

bvg11_prod_ts <- ts(bvg11_data$MA_PROD, freq=365, start=c(2015, 87), end=c(2017, 58))

下图显示了每日数值：

autoplot(bvg11_prod_ts)

我也尝试过通过以下方式创建每日 ts 对象：

bvg11_prod_ts <- ts(bvg11_data$MA_PROD, freq=7, start=c(2015, 3), end=c(2017, 02))
autoplot(bvg11_prod_ts)

这导致了这个情节：

如您所见，两张图完全不同，但第一个更准确！

现在当我尝试使用bvg11_prodsTSHoltWinter <- HoltWinters(bvg11_prod_ts) 时出现错误：

Error in decompose(ts(x[1L:wind], start = start(x), frequency = f), seasonal) : time series has no or less than 2 periods

怎么了？

【问题讨论】：

你的系列的长度是多少？

标签： r time-series prediction holtwinters

【解决方案1】：

错误信息非常清楚：频率为 365 时，您至少需要 2*365 = 730 个数据点。

x_err = ts(runif(729), freq = 365)
# this gives an error
fit = HoltWinters(x_err)

# this will work
x = ts(runif(730), freq = 365)
fit = HoltWinters(x)

【讨论】：