r - R中的TSLM函数

Question

我目前在 R 中运行 TSLM 函数，我正在创建一个基于回归的模型，该模型包含外部信息，例如天气和马铃薯价格。我从创建虚拟变量开始，但是建议我将温度作为连续变量合并，因为数据会因分类而丢失。虽然我没有收到错误消息，但我的预测错误有点大，所以我想知道我是否正确地这样做了。

我的代码如下：

x <- as.data.frame(cbind(month.dummies[, -12], df.Data$`Difference in Temp`, df.Data$`Potato price`, df.Data$`Quadratic.Term.Potatoes`, df.Data$`Quadratic.Term.Temp`))
y <- df.Data$Demand
nTotal <-length(y)
nValid <- 12
nTrain <- nTotal - nValid
xTrain <- x[1:nTrain,]
yTrain <- y[1:nTrain]
xValid <- x[(nTrain + 1):nTotal, ]
yValid <- y[(nTrain + 1):nTotal]

formula <- as.formula(paste("yTrain", paste(c("trend", colnames(xTrain)), collapse = "+"),
                            sep = "~"))

Data.tslm <- tslm(formula, data = xTrain, lambda = "auto", h = 12)
Data.tslm.pred <- forecast(Data.tslm, newdata = xValid)

因此，当我尝试绘制此图时，我的时间序列似乎被扭曲了。

这表示实际的时间序列

然而，当我绘制图表时，时间序列的第一个值似乎超过 100,000，我似乎无法弄清楚为什么。

任何帮助将不胜感激，因为我完全被困住了。如果我忽略了某些事情，请指出我正确的方向。

亲切的问候

标签： rtime-seriesregressionlinear-programmingforecast