如何解决如何使用预测包auto.arima循环编写一个用于预测100个不同序列的循环？

我的系列有3个不同的列，第一个ID标签标识第一个出口，然后是时间标签，最后是测量。

我需要为100个不同的系列（出口）创建预测。首先，我需要为第一个出口分配ID子集，然后预测Arima功能，最后为每个出口提前收集7天的预测。而且，我的模型还需要每小时，每周，每天的虚拟变量。所以我需要将xregs应用于auto.arima过程。

但是，我无法使用下面的循环创建代码，该循环将针对所有100个不同的ID运行。

{ valid: false }

您能告诉我一种通过应用或循环函数来完成这项工作的快速方法吗？

解决方法

如果您想使用forecast包，则需要将数据转换为ts（mts）对象。为此，首先将数据从长格式转换为宽格式（从上面发布的图像中，我假设您的数据是长格式）。然后使用ts()函数创建一个ts()对象，请参见下面的示例。

让我们生成一些示例ts数据

sales.xts_m <- ts(data.frame(AA = arima.sim(list(order=c(1,0),ar=.5),n=100,mean = 12),AB = arima.sim(list(order=c(1,AC = arima.sim(list(order=c(1,mean = 11),BA = arima.sim(list(order=c(1,mean = 10),BB = arima.sim(list(order=c(1,mean = 14)),start = c(2000,1),frequency = 12)

nts <- ncol(sales.xts_m) # number of time series

h <- 12 # forecast horizon

示例xreg

dummies_hd_m <- forecast::seasonaldummy(sales.xts_m[,1])

dummies_hd_m_future <- forecast::seasonaldummy(sales.xts_m[,1],h = h)

mylist <- list()

fc <- matrix(nrow = h,ncol = nts)

如果您需要保留模型--------------------

模型将出现在我的列表中，每个ts的点预报都以fc表示

for (i in 1:nts) {
  mylist[[i]] <- auto.arima(sales.xts_m[,i],xreg=dummies_hd_m,biasadj = TRUE,max.p=7,max.q=7,seasonal= FALSE,test=c("kpss"),lambda = "auto",num.cores=15,stationary = TRUE ) 
  fc[,i] <- forecast(mylist[[i]],h=h,xreg = dummies_hd_m_future)$mean
  
}

#ts names 
colnames(fc) <- colnames(sales.xts_m)

如果您不需要保留模型--------------------

fc <- matrix(nrow = h,ncol = nts)

for (i in 1:nts) {
  fc[,i] <- forecast(auto.arima(sales.xts_m[,seasonal=FALSE,stationary = TRUE ),xreg = dummies_hd_m_future)$mean
  
}

#ts names 
colnames(fc) <- colnames(sales.xts_m)

如果要在项目中使用ML模型

devtools::install_github("Akai01/caretForecast")

library(caretForecast)


nts <- ncol(sales.xts_m) # mumber of time series

h <- 12 # forecast horizon

fc <- matrix(nrow = h,ncol = nts)

示例：支持带有线性内核的矢量机。您只需要更改caret_method参数即可使用其他模型，例如caret_method =“ ridge”或caret_method =“ rf”等。Ref：https://github.com/Akai01/caretForecast

for (i in 1:nts) {
  fc[,i] <- forecast(ARml(sales.xts_m[,maxlag = 12,xreg = dummies_hd_m,caret_method = "svmLinear",seasonal = FALSE ),xreg = dummies_hd_m_future)$mean
  
}

colnames(fc) <- colnames(sales.xts_m)

如何使用预测包auto.arima循环编写一个用于预测100个不同序列的循环？