Как выполнить прогнозирование данных временных рядов (2 столбца) с использованием нейронной сети в R?

Question

У меня есть данные в следующем формате:

Я хочу использовать нейронную сеть для прогнозирования следующего значения A. Я уже получил отставание в серии А, которая выходит быть 37 на основе критериев AIC. Это делается с помощью кода

model<-nnetar(data[,2], P=1,repeats=20,lambda=NULL) 

Я хотел бы использовать один и тот же лаг для обеих серий А и В, чтобы предсказать следующие значения серии А. Проблема я облицовкой nnetar строит модель только на 1 колонку и Я хочу использовать оба столбца для прогнозирования, а часть запаздывания должна быть неповрежденной. Есть ли способ, я могу это сделать?

Answer 1

Я думаю, что изначально невозможно использовать NNAR изначально, поскольку он имеет фиксированную структуру NN, за исключением количества узлов в скрытом слое.

(ПРЕДУПРЕЖДЕНИЕ: немного сумасшедшая идея) Однако, насколько я понимаю, nnetar он использует нечто вроде оконного подхода. Следовательно, возможно чередование ваших данных с чередованием A и B. Это можно сделать, используя формулу melt(data[,2:3]). Впоследствии вы можете прогнозировать A и B одновременно. Вам необходимо соответствующим образом адаптировать все остальные параметры.

Однако, я хотел бы перейти к рекуррентной нейронной сети библиотека как RSNNS