这个错误通常是由于ARIMA模型的参数过于复杂而导致的。可以尝试将参数在较小的范围内进行优化,或者使用其他的时间序列模型。同时,还需要检查输入数据是否存在缺失值或异常值,这也可能会导致该错误的出现。以下是一个例子,使用ARIMA模型并使用'auto.arima”函数进行参数优化:
library(forecast)
tsdata <- read.csv("data.csv", header = TRUE, sep = ",")
tsdata <- ts(tsdata$Value, frequency = 12, start = c(2000, 1))
fit <- auto.arima(tsdata)