HTS-Paket: Wie spezifiziert man eine netzwerkartige Hierarchie von Prognosen?



graph time-series (0)

Ich versuche, das hts Paket für hierarchische Vorhersagen zu verwenden, um die verschiedenen Skalen eines Wassernetzwerks zusammen zu prognostizieren, um abgestimmte Prognosen zu erhalten. Das Wassernetzwerk besteht aus Durchflussmessern, die den Durchfluss positiv oder negativ messen, und wenn wir die Nettoflüsse aggregieren, gibt es den internen Verbrauch einer Umgebung.

Es ist nicht zu 100% hierarchisch, weil: - ein Durchflussmesser positiv für den Fluss gezählt wird, der in eine Nachbarschaft eintritt, aber negativ, wenn er die andere Nachbarschaft verlässt.

Also ist die Struktur so, vereinfacht mit 3 Durchflussmessern und 2 Nachbarschaften:

SO versuchte ich, das F2-Meter zu kopieren, eins positiv und eins negativ, aber die Ausgabe ist nicht befriedigend. Wie kann ich damit umgehen?

m=structure(c(28, 20, 20, 17, 19, 22, 26, 38, 45, 45, 42, 38, 37, 
            37, 33, 29, 28, 31, 37, 40, 36, 31, 26, 23, 22, 15, 13, 11, 11, 
            12, 16, 22, 25, 24, 21, 19, 17, 16, 14, 13, 13, 14, 16, 17, 16, 
            13, 11, 8, 7, 7, 8, 8, 8, 8, 8, 9, 11, 11, 11, 12, 12, 12, 11, 
            11, 11, 10, 10, 9, 9, 9, 8, 5), .Dim = c(24L, 3L), .Dimnames = list(
              NULL, NULL))
m=cbind(m, -m[, 3])
m[,2]<- -m[,2]
colnames(m) <- c("NaF1", "NbF3", "NbF2", "NaF2")
hm <- hts(m, characters=c(2, 2))
plot(hm); forecast(hm, fmethod="arima")$bts
#  
#        NaF1      NaF2     NbF2       NbF3
# 25 23.83012 -5.019900 4.799014  -8.505145
# 26 26.24205 -5.257814 4.989756 -10.778844
# 

Wie Sie sehen können, ist die Prognose von F2 in positiver und negativer Richtung unterschiedlich, was keinen Sinn ergibt.

Um die Struktur der Aggregation zu verdeutlichen, hier ein Grafcet:





hierarchical