Question

我正在对过去约500个值进行简单的时间预测。我加载CSV并创建季节性时段。然后我在它上面安装了一个TBATs模型。但是，预测失败并出现以下错误：

Error in tau + 1 + adj.beta + object$p : non-numeric argument to binary operator

以下是CSV文件中的值：

此数据的值为12个月，每个月有~31天

这是我正在使用的R代码：

library(forecast)
mydata = read.csv("values.csv")
seasons <- msts(mydata, seasonal.periods = c(12,372))
fit_model <- tbats(seasons)
fcst <- forecast.tbats(fit_model,h=31,level=90)

这给了我错误：

Error in tau + 1 + adj.beta + object$p : non-numeric argument to binary operator

我做错了什么？以及如何纠正它？此外，有些月份有30天，有些月份有31天，2月份有28天。有没有办法在数据中考虑到这一点？现在，我只是在所有月份使用'31'天 - 这是不正确的。

Answer 1

该函数返回的是bats类而非tbats的模型，因为没有确定季节性。只需使用forecast功能而不是forecast.tbats。你试图告诉R使用哪种预测方法，何时能够自己解决这个问题。

编辑：我现在更新了forecast.tbats（）函数以防止错误。 github上的更新版本。

使用TBATS进行时间序列预测/预测失败时出现'错误tau + 1 + adj.beta + object $ p'

1 个答案: