«tbats» 태그된 질문

시계열 분석을 시도하고 있으며이 분야에 익숙하지 않습니다. 저는 2006-2009 년부터 매일 이벤트를보고 있으며 시계열 모델에 맞추고 싶습니다. 내가 한 진보는 다음과 같습니다. timeSeriesObj = ts(x,start=c(2006,1,1),frequency=365.25) plot.ts(timeSeriesObj) 결과 플롯은 다음과 같습니다. 데이터에 계절 성과 추세가 있는지 확인하기 위해이 게시물에 언급 된 단계를 따릅니다 . ets(x) fit <- tbats(x) seasonal <- !is.null(fit$seasonal) …

24 r  time-series  seasonality  multiple-seasonalities  tbats  hypothesis-testing  beta-distribution  machine-learning  unsupervised-learning  supervised-learning  reinforcement-learning 

나는 매시간 30 분의 수요 데이터를 얻었습니다. 이는 다중 계절 시계입니다. R의 패키지에서 사용 tbats했으며 forecast다음과 같은 결과를 얻었습니다. TBATS(1, {5,4}, 0.838, {<48,6>, <336,6>, <17520,5>}) 시리즈가 Box-Cox 변환을 반드시 사용해야하는 것은 아니며 오류 항은 ARMA (5, 4)이며 계절성을 설명하기 위해 6, 6 및 5 항이 사용됩니까? 감쇠 매개 변수 0.8383은 …

11 r  time-series  diagnostic  multiple-seasonalities  tbats 

다음 시계열 데이터를 계절, 추세 및 잔존 성분으로 분해하고 싶습니다. 데이터는 상업용 건물의 시간별 냉각 에너지 프로파일입니다. TotalCoolingForDecompose.ts <- ts(TotalCoolingForDecompose, start=c(2012,3,18), freq=8765.81) plot(TotalCoolingForDecompose.ts) 따라서 다음과 같은 조언을 바탕으로 일일 및 주간 계절 효과가 분명합니다. 여러 계절 성분으로 시계열을 분해하는 방법은 무엇입니까? 패키지 의 tbats기능을 사용했습니다 forecast. TotalCooling.tbats <- tbats(TotalCoolingForDecompose.ts, seasonal.periods=c(24,168), …

10 r  time-series  forecasting  multiple-seasonalities  tbats