prophet相关记录

之前想用python，但是fbprophet一直安装不成功，说是不适用windows系统，在IOS系统和linux系统会比较容易（尚未验证）。

后来转用R，比较顺利。

处理时序模型的优点：

1.可以自动处理缺失数据。2.可以人为指定异常点以及节假日。

library(prophet)

library(tidyverse)
help(package='prophet')
help(prophet) 

#only yearly,weekly,daily data

SR<-read.csv(file='C:/Users/13771/Desktop/dataf.csv', header=TRUE, sep=",")

head(SR)

#set cap

SR$cap<-800000

#set pre periods

library(tidyverse)
library(dplyr)
library(tidyr)
library(tibble)
library(lubridate)
 yuandan <- tibble(holiday = 'yuandan',
  ds = ymd(c('2018-01-01','2019-01-01','2020-01-01','2021-01-01')),
   lower_window = 0,upper_window = 3)

#build model

#choose linear or logistic

#default daily seasonality

m<-prophet(SR,growth='logistic',weekly.seasonality = 'true',holidays=yuandan)

m <- fit.prophet(m, SR)

future <- make_future_dataframe(m,periods=30)

future$cap<-800000

#forecast
forecast <- predict(m,future)

#plot
plot(m, forecast)