对所有人：

我一直在为此绞尽脑汁，并想也许这里有人会知道一个包或算法来处理以下问题：

我的名义多变量时间序列如下所示：

          Time Var1 Var2 Var3 Var4 Var5 ... VarN
             0     A     A   B    C    A   ... H
             1     A     A   B    D    D   ... H
             2     B     A   C    D    D   ... H
             ..

依此类推，从 0 到 1,000,000。我想做的是在时间序列中搜索以下类型的规则：

假设 Var3 在上一步中处于状态 B，而 Var5 在上一步中处于状态 D，则 Var1 将处于状态 B。我想要做的是明确包含时间间隔的规则。一个更简单的感兴趣的例子就是将时间序列减少到

               Time    Var1 Var2 Var3 Var4 Var5 ... VarN
                0        0    0    0     0   0   ... 0
                1        0    0    0     1   1   ... 0
                2        1    0    1     0   0   ... 0

如果变量的状态与上一步不同，则变量为 1，否则为零。然后我只想有这样的规则：

如果 Var4 和 Var5 在上一步中更改，则 Var1 在当前步骤中将更改。对于一个滞后来说，这很容易，因为我可以将数据变成如下内容：

   Var1 Var2 Var3 Var4 Var5 ... VarN Var1_t-1 Var2_t-1 Var3_t-1 ...

然后进行序列挖掘，但如果我想要的规则不仅仅是一个滞后，而是可能滞后 1 到 500，那么我的数据集开始有点难以处理。

任何帮助将不胜感激。

编辑以回复评论：每列可能处于 7 种不同状态之一。就目标而言，它是非特定的，列之间的任何规则都将是有意义的。但是，预测第 30-40 和 62-75 列将特别有趣。