使用不到 2 年历史的 R 使用 Holt-Winters 技术进行预测

机器算法验证 r 时间序列 预测
2022-04-10 13:46:23

我需要使用 Holt-Winters 技术对每周的销售额进行预测。我的数据最多包含 92 周的信息。我计划考虑 72 周的训练数据和 20 周的验证数据,我只有可用的软件来做预测是 R。我正在使用以下命令准备我的训练和验证数据集

data_ts_s = ts(data$SUM.SALES_UNITS.[c(1:72)], frequency=52)
data_ts_c = ts(data$SUM.SALES_UNITS.[c(73:92)], frequency=52)

但是对于使用硬件进行预测,R 至少需要 2 个周期的数据。您能帮我在没有 104 周数据的情况下如何使用 Holt-Winters 技术进行预测。

1个回答

Holt-Winters 方法不适用于周数据。它涉及每周估计一个参数,因此模型的自由度太多。

一种可行的方法是使用 TBATS 模型,该模型使用傅里叶项来表示季节性,因此需要较少的系数。在你的情况下:

library(forecast)
fit <- tbats(data_ts_s)
fc <- forecast(fit, h=20)

TBATS 模型是 Holt-Winters 方法的推广。