如何使用season()函数在Fable -R包中实现每小时和每周的季节性？

Question

我必须为2000个不同的时间序列创建每小时预测。在我的系列中，我有很强的每小时和每周的季节性。为了处理每小时的季节性，我使用了season("day")选项。然而，我认为season("week")每周会创建168个虚拟对象，这将是一个计算问题。

你知道使用tsibble或fabletools包创建星期几虚拟对象的快捷方法吗？

ts_forecast1 <- train%>% filter(store_number==288) %>% collect()%>% 
mutate(store_number = factor(store_number)) %>% group_by(store_number) %>%  
filter(sales!=0) %>% tsibble::fill_gaps(sales=100) %>%
fabletools::model(Arima = ARIMA(log(sales) ~  season("day") +fourier("week", K = 8)))

Answer 1

您的代码已经包含了答案。

season("day")将创建23个虚拟变量，因为一天中有24小时。season("week")将为一周内的168个小时创建167个虚拟变量。要使用较少的系数，请将season()替换为fourier()，并使用K控制系数的数量(等于两倍K)。