使用HoltWinters预测每日数据

Question

首先，我已经咨询了这个article和this，但是不能让它工作。

我有从28-03-2015到27-02-2017的每日数据。我的TS object看起来像这样：

bvg11_prod_ts <- ts(bvg11_data$MA_PROD, freq=365, start=c(2015, 87), end=c(2017, 58))

下图显示了每日的数值：

autoplot(bvg11_prod_ts)

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我还尝试通过以下方式创建每日ts对象：

bvg11_prod_ts <- ts(bvg11_data$MA_PROD, freq=7, start=c(2015, 3), end=c(2017, 02))
autoplot(bvg11_prod_ts)

结果如下图所示：

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正如你所看到的，这两个图表是完全不同的，但是，第一个更准确！

现在，当我尝试使用bvg11_prodsTSHoltWinter <- HoltWinters(bvg11_prod_ts)时，它给出错误：

Error in decompose(ts(x[1L:wind], start = start(x), frequency = f), seasonal) : time series has no or less than 2 periods

怎么啦？

Answer 1

错误信息非常清楚:如果频率为365，则至少需要2*365 = 730个数据点。

x_err = ts(runif(729), freq = 365)
# this gives an error
fit = HoltWinters(x_err)

# this will work
x = ts(runif(730), freq = 365)
fit = HoltWinters(x)