Question

我的数据格式如下：

我想使用神经网络来预测A的下一个值。我已经在A系列中得到了滞后，根据AIC标准得出37。这是通过使用代码

完成的

model<-nnetar(data[,2], P=1,repeats=20,lambda=NULL)

我想对系列A和B使用相同的延迟来预测系列A的下一个值。我面临的问题是nnetar仅在1列上构建模型，我想使用两个列预测和滞后部分需要完好无损。有什么办法，我能做到吗？

Answer 1

我认为原生本地几乎不可能使用NNAR，因为它具有固定的NN结构，除了隐藏层中的节点数量。

（警告：有点疯狂的想法）但是，据我所知，nnetar它使用的是窗口方法。因此，有可能交错A和B交替的数据。这可以使用重塑的melt(data[,2:3])来完成。之后你可以同时预测A和B.您需要相应地调整所有其他参数。

但是，我会切换到像RSNNS这样的递归神经网络库