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雷达卡
library(readxl)
library(forecast)
data<-read.csv("price.csv")
#导入上海证券综合指数的数据，数据里有价格和硬想价格的因素，
#但是我只用了时间和价格做训练来预测未来的价格
#用的也是教程上最基础的时间序列模型
infy.ts<-ts(data$WTI.Price,start=c(1999,1),frequency=12)
infy.hw<-HoltWinters(infy.ts)
plot(infy.hw,col="blue",col.predicted="red");
infy.forcast<-forecast(infy.hw,h=5);
infy.forcast
plot(infy.forcast);
#可是我发现预测出来的值跟现实符合的不是很贴切，请问有什么办法进行优化呢？
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