用R语言写基于已经给出ARIMA模型的SVR滚动残差模型修正代码

以下是一个简单的基于ARIMA模型的SVR滚动残差模型修正的R语言代码示例：

# 加载所需的库
library(forecast)
library(e1071)

# 加载数据
data <- read.csv("data.csv")
data_ts <- ts(data$Value, start = c(2010, 1), end = c(2020, 12), frequency = 12)

# 训练ARIMA模型
arima_model <- auto.arima(data_ts)

# 计算残差
residuals <- residuals(arima_model)

# 准备训练数据和测试数据
train_size <- round(length(residuals) * 0.8)
train_data <- residuals[1:train_size]
test_data <- residuals[(train_size+1):length(residuals)]

# 准备训练数据和标签
X_train <- Y_train <- NULL
for (i in 11:length(train_data)) {
  X_train <- rbind(X_train, train_data[(i-10):(i-1)])
  Y_train <- c(Y_train, train_data[i])
}

# 准备测试数据和标签
X_test <- Y_test <- NULL
for (i in 11:length(test_data)) {
  X_test <- rbind(X_test, test_data[(i-10):(i-1)])
  Y_test <- c(Y_test, test_data[i])
}

# 创建SVR模型并训练
svr_model <- svm(X_train, Y_train, kernel = "linear", cost = 1)

# 对测试数据进行预测
Y_pred <- predict(svr_model, X_test)

# 计算修正后的预测值
Y_corrected <- Y_test + Y_pred

# 计算修正后的均方误差
mse <- mean((data_ts[(train_size+10):length(data_ts)] - Y_corrected)^2)
print(paste("Mean Squared Error:", mse))

在这个示例中，我们首先加载数据并训练一个ARIMA模型来预测时间序列。然后，我们计算ARIMA模型的残差，并将其用作SVR模型的输入。我们通过滚动窗口的方式准备训练数据和测试数据，并使用Scikit-learn库中的SVR模型进行训练。接下来，我们使用SVR模型对测试数据进行预测，并计算出修正后的预测值。最后，我们计算修正后的预测值与真实值之间的均方误差。