TBATS 的时间序列预测/预测失败，“tau + 1 + adj.beta + object$p"错误 [英] Time series prediction / forecast with TBATS failing with 'Error in tau + 1 + adj.beta + object$p'

查看：40 发布时间：2021/9/7 20:39:27 r time-series prediction

本文介绍了TBATS 的时间序列预测/预测失败，“tau + 1 + adj.beta + object$p"错误的处理方法，对大家解决问题具有一定的参考价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧！

问题描述

我正在对过去约 500 个值进行简单的时间预测.我加载 CSV 并创建季节性周期.然后我在上面安装了一个 TBATs 模型.但是，预测失败并出现以下错误:

I am doing a simple time prediction over ~500 values from the past. I load the CSV and create seasonal periods. Then I fit a TBATs model on it. However, forecast fails with the following error:

tau + 1 + adj.beta + object$p 中的错误:二元运算符的非数字参数

以下是 CSV 文件中的值:

Here are the values in the CSV file:

此数据有 12 个月的值，每个月有 ~31 天

This data has values for 12 months, each month has ~31 days

这是我正在使用的 R 代码:

Here's the R code that I'm using:

library(forecast)
mydata = read.csv("values.csv")
seasons <- msts(mydata, seasonal.periods = c(12,372))
fit_model <- tbats(seasons)
fcst <- forecast.tbats(fit_model,h=31,level=90)

这给了我错误:

tau + 1 + adj.beta + object$p 中的错误:二元运算符的非数字参数

我做错了什么?以及如何纠正?另外，有些月份有 30 天，有些月份有 31 天，2 月份有 28 天.有没有办法在数据中说明这一点?现在，我只是在所有月份中使用31"天——这是不正确的.

What am I doing wrong? And how to correct it? Also, some months have 30 days, some have 31, Feb has 28. Is there a way to account for this in the data? Right now, I'm just using '31' days in all months -- which is incorrect.

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