forecastHybrid 包的 hybridModel 中无法识别 ts 对象

Question

数据是这样的：

df <- tribble(
    ~y,~timestamp

    18.74682, 1500256800,

    19.00424, 1500260400,

    18.86993, 1500264000,

    18.74960, 1500267600,

    18.99854, 1500271200,

    18.85443, 1500274800,

    18.78031, 1500278400,

    18.97948, 1500282000,

    18.86576, 1500285600,

    18.55633, 1500289200,

    18.79052, 1500292800,

    18.74790, 1500296400,

    18.62743, 1500300000,

    19.04696, 1500303600,

    18.97851, 1500307200,

    18.70956, 1500310800,

    18.92302, 1500314400,

    18.91465, 1500318000,

    18.61556, 1500321600,

    19.03535, 1500325200 )

我正在尝试将 hybridModel 应用于时间序列数据以执行 ensemble.Below 是我的代码：

library(tidyquant)

library(forecast)

library(timetk)

library(sweep)

library(forecastHybrid)

df <- mutate(df, timestamp = as_datetime(timestamp))

tk_ts_df <- tk_ts(df, start = 1, freq = 3600, silent = TRUE)

fit <- hybridModel(tk_ts_df)

将时间序列对象 tk_ts_df（ts 对象）拟合到 hybridModel；它给出错误："The time series must be numeric and may not be a matrix or dataframe object."

但是 link：https://cran.r-project.org/web/packages/forecastHybrid/vignettes/forecastHybrid.html

明确提到：该包的主力函数是 hybridModel()，该函数结合了“forecast”包中的多个组件模型。至少，用户必须为 y

提供一个 ts 或数字向量

请指出我做错了什么。

Answer 1

"forecastHybrid"要求输入时间序列为数值向量或ts类型。虽然 "timekit" 包确实 return 一个 ts 对象，但它还添加了常规 ts 对象中没有的其他属性，因此输入检查失败。见讨论 here. and the fixing commit here.

来自 Github 的包含修复程序的最新版本可以通过以下方式下载 devtools::install_github("ellisp/forecastHybrid/pkg")

forecastHybrid 包的 hybridModel 中无法识别 ts 对象

ts object not recognised in hybridModel of forecastHybrid package

r

time-series

forecasting

hybrid

ensemble-learning