R语言 rminer包 lforecast()函数中文帮助文档(中英文对照)

loveR

lforecast(rminer)
lforecast()所属R语言包：rminer

                                         Compute long term forecasts.
                                         计算术语预测。

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Performs multi-step forecasts by iteratively using 1-ahead predictions as inputs
执行多步预测作为输入，通过反复使用1  - 提前预测


用法----------Usage----------


lforecast(M, data, start, horizon)



参数----------Arguments----------

参数：M
fitted model, the object returned by fit.
拟合模型，的对象返回fit。


参数：data
training data, typically built using CasesSeries.
训练数据，它通常是使用CasesSeries。


参数：start
starting period (when out-of-samples start).
起动期间（当外的样品开始）。


参数：horizon
number of multi-step predictions.
多步骤的预测数量。


Details

详细信息----------Details----------

Check the reference for details.
有关详细信息，检查参考。


值----------Value----------

Returns a numeric vector with the multi-step predictions.
返回一个数值向量与多步预测。


（作者）----------Author(s)----------



Paulo Cortez <a href="http://www3.dsi.uminho.pt/pcortez">http://www3.dsi.uminho.pt/pcortez</a>




参考文献----------References----------


To check for more details:<br> P. Cortez.<br> Sensitivity Analysis for Time Lag Selection to Forecast Seasonal Time Series using Neural Networks and Support Vector Machines.<br> In Proceedings of the IEEE International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN 2010), pp. 3694-3701, Barcelona, Spain, July, 2010.  IEEE Computer Society, ISBN: 978-1-4244-6917-8 (DVD edition).<br> http://dx.doi.org/10.1109/IJCNN.2010.5596890<br> </ul>

参见----------See Also----------

fit, CasesSeries, predict.fit, mgraph.
fit，CasesSeries，predict.fit，mgraph。


实例----------Examples----------


ts=c(1,4,7,2,5,8,3,6,9,4,7,10,5,8,11,6,9)
d=CasesSeries(ts,c(1,2,3))
M=fit(y~.,d[1:7,],model="mlpe",search=2)
P1=predict(M,d[8:14,]) # single-step predictions[单步预测]
P2=lforecast(M,d,8,7) # multi-step predictions, horizon=7[多步预测，地平线= 7]
print(mmetric(d$y[8:14],P1,"MAE"))
print(mmetric(d$y[8:14],P2,"MAE"))
L=vector("list",2); pred=vector("list",1);test=vector("list",1)
pred[[1]]=P1; test[[1]]=d$y[8:14]; L[[1]]=list(pred=pred,test=test,runs=1)
pred[[1]]=P2; test[[1]]=d$y[8:14]; L[[2]]=list(pred=pred,test=test,runs=1)
mgraph(L,graph="REG",Grid=10,leg=c("y","P1","P2"),col=c("black","cyan","blue"))
mgraph(L,graph="RSC",Grid=10,leg=c("P1","P2"),col=c("cyan","blue"))

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注：
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