时间序列预测交叉验证

如何解决时间序列预测交叉验证

该项目基于 2010 年 1 月 4 日至 2016 年 10 月 30 日期间比利时电价的小时时间序列。我的数据集是上面的：

训练集：

> dput(head(data1))
structure(list(datetime_utc = c("2010-01-04 00:00:00","2010-01-04 01:00:00","2010-01-04 02:00:00","2010-01-04 03:00:00","2010-01-04 04:00:00","2010-01-04 05:00:00"),Generation_BE = c(13143.7,13143.7,13143.7),Generation_FR = c(63599,62212,62918,62613,62432,63411),Prices.BE = c(37.15,33.47,28,21.29,16.92,28),holidaysBE = c(0L,0L,0L)),row.names = c(NA,6L),class = "data.frame")

测试集：

> dput(head(data2))
structure(list(datetime_utc = c("2016-10-24 00:00:00","2016-10-24 01:00:00","2016-10-24 02:00:00","2016-10-24 03:00:00","2016-10-24 04:00:00","2016-10-24 05:00:00"),Generation_BE = c(9615.7075,9626.865,9648.0025,9668.42,9681.805,9688.425),Generation_FR = c(45605L,44629L,44073L,44359L,44056L,44799L),Prices.BE = c(44.6,40.92,37.39,36.4,33.01,37.89),class = "data.frame")

我应该使用时间序列预测方法来预测比利时价格 (Prices.Be) 的时间序列，考虑范围为 168（未来 7 天的每小时预测）。对于这个构造，我必须使用训练集数据。

我已经制作了时间序列：

library(dplyr)
library(zoo)

colSums(is.na(data1))
newdata1 <- data1 %>% 
  mutate(across(where(~ is.numeric(.) && anyNA(.)),na.aggregate,FUN = median)) 
colSums(is.na(newdata1))
# Extract Belgium prices time series from data 
belgiump_ts <- ts(newdata1$Prices.BE,start = as.Date("2001-01-01"),frequency = 365*24)

所以，我决定选择 ARIMA 模型来实现对时间序列的预测。 我面临的问题是我不知道如何创建 ARIMA 预测的交叉验证？？？ 我对此很困惑，我无法理解如何面对这些困难。我无法考虑如何开始构建这个。