使用 R 分解时间序列答案

【问题标题】：Decompose time series using R使用 R 分解时间序列
【发布时间】：2016-12-09 00:41:41
【问题描述】：

我是 R 新手。

我想要做的是分解一个时间序列，它以小时分辨率给出。

我的数据如下所示：

Time    traffic
6/7/2005 7:00   56718587433
6/7/2005 8:00   76456162968
6/7/2005 9:00   82534038485
6/7/2005 10:00  88796995092

 ...

7/28/2005 10:00 51528036132
7/28/2005 11:00 69610584123
7/28/2005 12:00 76364975533
7/28/2005 13:00 81281257078

为了将我的数据分解为趋势、季节性和固定分量，我尝试了以下方法：

library(xts)
library(forecast)
data<-read.csv("my_file.csv")
data<-ts(data[,2],frequency = 24*365, start=c(2005,6,7,7))
decompose(data)

但这是我得到的错误：

Error in decompose(data): time series has no or less than 2 period

我做错了什么？

【问题讨论】：

标签： r time-series forecasting

【解决方案1】：

当您使用frequency = 24*365 时，您表示您希望时间单位为年。由于您的数据少于两个月，因此您没有 2 个时期（年）。尝试使用天作为您的基本单位 - 即尝试frequency = 24

【讨论】：

你是个天才！谢谢！

【解决方案2】：

我认为您的意思是将频率设置为 24，然后将预测每小时数据。如果你想确定多个影响，即每小时、每天、每周、每月等，那么你可以探索预测包中的 tbats() 函数，它可以检测多个季节性，或者你也可以使用傅立叶模型来提取不同的影响潜在的周期性。

包括与使用傅立叶进行预测相关的代码：

http://robjhyndman.com/hyndsight/tbats-with-regressors/

关于如何设置频率的信息：

http://robjhyndman.com/hyndsight/seasonal-periods/

【讨论】：