r - 如何查看用于确定 R 中分层时间序列的“最佳”预测的 arima 和指数平滑模型？

Question

我想对 R 中的分层时间序列数据进行建模和预测，但我希望能够看到多种类型的 arima 和指数平滑模型的性能/图的样子，而不仅仅是“最佳”模型。对于下面的功能示例，我创建了一个分层时间序列，其中包含一个顶部节点、2 个中间节点和 5 个底部节点。

library(forecast)
library(hts)

#create the bottom level time series
bts <- ts(5 + matrix(sort(rnorm(500)), ncol=5, nrow=100))
#create the hierarchical time series
y <- hts(bts, nodes=list(2, c(3, 2)))

我知道我可以像这样预测分层时间序列

#create forecast object
y_for <- forecast(y, h=10, fmethod='arima', method='mo', level=1)
#pull predictions from forecast object
y_pred <- aggts(y_for, forecasts=TRUE)

这给了我使用中间聚合和auto.arima()函数对每个系列的预测。但我希望能够在将预测聚合/分解到顶层和底层之前指定什么模型正在做出预测。这是开发了一个优雅的解决方案的东西吗？

提前致谢！

标签： rtime-serieshierarchicalforecast