R， Байесовское прогнозирование ， тенденция данных прогноза сильно отличается от тенденции исходных данных

Question

Я попытался использовать негауссовскую модель в языковом пакете INLA R для прогнозирования данных временных рядов, но столкнулся со следующими проблемами:

1. Модель может работать только в том случае, если исходные данные являются целыми числами, но не если данные имеют десятичную точку;
2. Прогнозируемая тенденция с 2018 по 2030 год сильно отличается от исторических данных с 2003 по 2018 год. (Как показано на рисунке 1)

Я новичок в байесовской модели и языке R. Я не знаю, связана ли указанная выше проблема с неподходящей моделью или неправильным вводом кода.

Пожалуйста, помогите мне указать на проблему. Спасибо!!

Вот мой код:

      earthquake<-read.csv("C:\\Users\\Nan\\Desktop\\earthquakea.csv")
library(Matrix)
library(parallel)
library(foreach)
library(sp)
library(INLA)
quake.ar1 <- inla(number ~ 1 + f(year, model = "ar1"), data = earthquake,
                  family = "poisson", control.predictor = list(compute = TRUE))
summary(quake.ar1)
quake.rw1 <- inla(number ~ 1 + f(year, model = "rw1"), data = earthquake,
                  family = "poisson", control.predictor = list(compute = TRUE))
summary(quake.rw1)
quake.pred <- rbind(earthquake, 
                    data.frame(number = rep(NA, 12), year = 2019:2030))
quake.ar1.pred <- inla(number ~ 1 + f(year, model = "ar1"), data = quake.pred,
                       family = "poisson", control.predictor = list(compute = TRUE, link = 1))
summary(quake.ar1.pred)

Вот мои необработанные данные

номер 53,62 55,828 58,536 61,244 63,952 65,42 69,368 72,076 74,784 77,492 81,18 82,908 85,616 88,324 91,032 93,5

год 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018