Пакет прогноза имеет несколько моделей временных рядов, и мне интересно распараллелить приведенный ниже код так, чтобы каждый прогноз мог выполняться параллельно. В этом случае у меня есть 2 разных набора данных и 5 моделей. Как я могу превратить приведенное ниже в распараллеливание R, чтобы максимизировать многоядерные возможности?
Спасибо
# DATA: USAccDeaths
# ETS forecasts
USAccDeaths %>%
ets() %>%
forecast(h=20) %>%
autoplot()
# Automatic ARIMA forecasts
USAccDeaths %>%
auto.arima() %>%
forecast(h=20)
# ARFIMA forecasts
arfima(USAccDeaths) %>%
forecast(h=20)
# Forecasting with STL
USAccDeaths %>%
stlm(modelfunction=ar) %>%
forecast(h=20)
# TBATS forecasts
USAccDeaths %>%
tbats() %>%
forecast()
# DATA: AirPassengers
# ETS forecasts
AirPassengers %>%
ets() %>%
forecast(h=20) %>%
autoplot()
# Automatic ARIMA forecasts
AirPassengers %>%
auto.arima() %>%
forecast(h=20)
# ARFIMA forecasts
arfima(AirPassengers) %>%
forecast(h=20)
# Forecasting with STL
AirPassengers %>%
stlm(modelfunction=ar) %>%
forecast(h=20)
# TBATS forecasts
AirPassengers %>%
tbats() %>%
forecast()