使用nnetar建模（确定性）趋势

Question

你如何处理nnetar的趋势？预测此示例的最佳方法是什么：

 library(timeDate)
 library(forecast)
 library(lattice)
 library(ggplot2)
 library(caret)

 set.seed(1234)

 T <- seq(0,100,length=100)
 Y <- 10 + 2*T + rnorm(100)

 fit <- nnetar(Y)

 plot(forecast(fit,h=30))
 points(1:length(Y),fitted(fit),type="l",col='red')

Thx＆amp;亲切的问候

Answer 1

您有两种选择。

1. 您可以告诉nnetar使用更多订单（如果您打印fit，您会看到它只在您的示例中使用了一个延迟。）

   fit <- nnetar(Y, p=5)
   plot(forecast(fit,h=30))
   

2. 您可以将趋势直接添加到模型中，作为带有xreg参数的外部回归量。请注意，您还需要为预测提供该参数（我给出的值并不完全适用于您的示例，但是为了说明目的，它可以很好地工作）。

   fit <- nnetar(Y, xreg=T)
   plot(forecast(fit,xreg=101:130, h=30))
   

对于您的示例问题，要么有效。虽然更一般地说，如果你知道趋势是什么，第二种选择可能是最好的。

顺便提一下，请记住R uses capital "T" as shorthand for TRUE（同样地＆＃34; F＆＃34;对于FALSE），所以压倒这会导致一些混乱或诱发错误。例如，它使我在写xreg=T之后做了双重拍摄。