2016-06-14 1 views
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私は季節の時系列データの周りにTBATSモデルを取り付けて、forecastパッケージを使用して予測を取得しました。マイRコードは次のとおりです。Rの 'forecast'ライブラリを使用して予測値をCSVファイルに保存するにはどうすればよいですか?

library("forecast") 
data = read.csv("data.csv") 
season_info <- msts(data,seasonal.periods=c(24,168)) 
model <- tbats(season_info) 
forecasted <- forecast.tbats(best_model,h=24,level=90) 
forecasted 

、私は次のような出力「予測」と呼ばれる変数があります。

> forecasted 
     Point Forecast Lo 90 Hi 90 
6.940476  5080.641 4734.760 5426.523 
6.946429  5024.803 4550.111 5499.496 
6.952381  4697.625 4156.516 5238.733 
6.958333  4419.105 3832.765 5005.446 
6.964286  4262.782 3643.528 4882.037 
6.970238  4187.629 3543.062 4832.196 
6.976190  4349.196 3684.444 5013.947 
6.982143  4484.108 3802.574 5165.642 
6.988095  4247.858 3551.955 4943.761 
6.994048  3851.379 3142.831 4559.927 
7.000000  3575.951 2855.962 4295.941 
7.005952  3494.943 2764.438 4225.449 
7.011905  3501.354 2760.968 4241.739 
7.017857  3445.563 2695.781 4195.345 

を私は列「予測」から予測値を収集し、それを格納する必要がありますCSVファイルに保存します。私はTBATSのページと「予測」方法をオンラインで読んでみましたが、予測値の特定の列がどのように抽出され、「Hi」「Lo」や「Point」などの他の列は無視されているかについては言及していません。

私はCSVでこの出力を探しています:

hour,forecasted_value 
0,5080.641 
1,5024.803 
2,4697.625 
... 

答えて

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彼らは、3つの部分に格納されています。あなたはstr(ret)でオブジェクト構造を見ることができます。

library(forecast) 
fit <- tbats(USAccDeaths) 
ret <- forecast(fit) 
ret$upper # Upper interval 
ret$lower # Lower interval 
ret$mean # Point forecast 
+0

あなたが正しいことを意味。どのように私は0から24までの数字を生成し、それぞれの平均値の前にCSVに保存することができますか?たとえば、上の質問で言及した出力CSV形式です。 – learnerX

+0

正確に24の平均値がありますか? –

+0

はい、この行の 'h = 24':' forecasted < - forecast.tbats(best_model、h = 24、level = 90) 'は私が正確に24の予測を持つことを保証します。 – learnerX

2

あなたはprint()を使用することによって示される出力入手することができます。これはあなたのdata.frameを与える

library("forecast") 
data = read.csv("data.csv") 
season_info <- msts(data,seasonal.periods=c(24,168)) 
model <- tbats(season_info) 
forecasted <- forecast.tbats(best_model,h=24,level=90) 
dfForec <- print(forecasted) 

を、今あなたが欲しいの列を選ぶことができますすなわち、 dfForec[, 1]の場合はwrite.csv(dfForec[, 1, drop = FALSE], ...)を使用してフラットファイルに書き込みます。

0

使用< season_infoあなたのポイントの予測

ライブラリー( "予報")

データ= read.csv( "data.csv")

を取得するための関数を意味する - MSTS(データ、季節.periodsの= Cの(24168))

モデル< - tbats(season_info)

は<を予測 - (forecast.tbats(best_model、H = 24、レベル= 90))$を意味

または

$を予測その作品、

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