季节性指数平滑预测方法是一种常用的时间序列分析方法,用于预测具有季节性变化的数据。在R中,可以使用forecast包中的函数来实现该方法。
具体步骤如下:
以下是一个示例代码:
# 导入数据
data <- read.csv("hourly_data.csv")
# 数据预处理
ts_data <- ts(data$value, frequency = 24)
# 季节性分解
seasonal_data <- decompose(ts_data)
# 季节性指数计算
seasonal_index <- seasonal_data$seasonal / mean(seasonal_data$seasonal)
# 平滑预测
smooth_forecast <- HoltWinters(seasonal_index)
# 输出预测结果
print(forecast(smooth_forecast))
在上述代码中,"hourly_data.csv"是包含每小时数据的文件名,"value"是数据中的值列。根据实际情况进行相应的修改。
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