r - 如何使用 dlmModReg 为卡尔曼滤波保留时间序列信息

Question

这是我使用的数据示例。

我首先将这些数据拟合到线性模型中，然后再拟合到 dlmModReg 模型中（在计算 dV、dW、m0、C0 之后）。

model<-lm(Y1~X1[,1]+X1[,2])
model<-dlmModReg(X1,dV=a,dW=b,m0=c,C0=matrix(d,3,3,byrow=T))

其中 Y1 是“放电”，X1 包含“rain_102”和“rain_111”。然后我继续对这些数据进行卡尔曼滤波

filtermod <- dlmFilter(Y1, model)

并继续绘制它

plot(Y1, type = "o", col = "seagreen")
lines(dropFirst(filtermod$m), type = "o", pch = 20, col = "brown")

正如预期的那样，预测不包含任何时间序列信息。我的问题是时间序列“dt.tm”数据去哪里以确保我得到正确的卡尔曼滤波图和预测。

我尝试在 Y1 和 X1 中包含“dt.tm”变量；但是，我得到了错误。

标签： rkalman-filter