理解来自forecast.gts的错误消息

Question

我很难用forecast.gts函数创建一个预测。我收到一个错误信息/警告，我不明白，并需要一些指导，在哪里看，以便我可以找到如何设置正确的预测。我正在运行的代码是：

SFA4 <- ts(SFA4, frequency=12, start=c(2012,1), end=c(2017,9)) 
library(forecast)
library(hts)

# Creating the gts model to be used for forecast
SFA5 <- gts(SFA4, characters=c(2, c(1, 2)))
f <- forecast.gts(SFA5, h=2, method="comb", fmethod="ets", algorithms = "lu", weights = "wls", lambda=0)

我得到的错误消息是：

Warning message:
In value[[3L]](cond) :
  An error in LU decomposition occurred, the message was the following:
cs_lu(A) failed: near-singular A (or out of memory)
 Trying QR decomposition instead...

数据可以用这种方式描述:我确实有两个客户使用相同的产品，并试图排除负销售额(用零代替)和没有销售的月份(在sales =零的所有月份中添加1)。

我对R和预测比较陌生，不想把我的工作做完，我只是想找出在哪里找出算法、权重、方法等的参数。最简单的方法自然是遍历所有组合，选择方差最小的预测。在使用method="bu“时，我不会收到警告，但我想了解如何确定何时设置哪些参数。

以下是数据(SFA4)：https://www.dropbox.com/s/2shh5pjojq4qzfu/Data1850.xlsx?dl=0

Answer 1

在使用LU分解时，它遇到了奇异性问题，因而失败了。您可以尝试使用共轭梯度来协调基本预测的algorithms = "cg"。对于algorithms的选择来说，最重要的是速度性能。通常情况下，lu > cg > chol > recursive > slm (从快到慢)。他们应该返回相同的结果，给定的方法(method)和预测方法(fmethod)。

?forecast.gts弹出forecast.gts函数的文档。它列出了您认为有帮助的所有参数和引用。