在hybridModel of forecastHybrid包中未识别的ts对象

Question

数据如下所示：

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 )

我试图在timeseries数据上应用hybridModel来执行ensemble.Below，这是我的代码：

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)

在将timeseries对象tk_ts_df (ts对象)拟合为hybridModel时，它会产生错误：“时间序列必须是数字的，而且可能不是矩阵或数据对象。”

但链接：https://cran.r-project.org/web/packages/forecastHybrid/vignettes/forecastHybrid.html

很清楚地提到:包的工作马函数是hybridModel()，它结合了来自“预测”包的几个组件模型。至少，用户必须为y提供一个ts或数字向量。

请建议我做错了什么。

Answer 1

"forecastHybrid“要求输入的timeseries是数字向量或ts类型。虽然"timekit“包确实返回了一个ts对象，但它还添加了常规ts对象中不存在的附加属性，因此输入检查失败。参见讨论这里。以及修复提交这里。

包含此修补程序的Github最新版本可以通过devtools::install_github("ellisp/forecastHybrid/pkg")下载。