R语言广义相加模型 (GAMs)分析预测 AirPassengers 时间序列数据

广义相加模型（Generalized Additive Models，GAMs）是一种非参数的回归模型，可以拟合非线性关系的数据，同时还可以考虑多个自变量之间的交互作用。在本例中，我们将使用GAMs模型来分析并预测时间序列数据。

首先，我们需要导入所需的数据。在这里，我们使用AirPassengers数据集，这是R语言自带的一个数据集，包含了从1949年到1960年每月乘客的数量。我们可以使用以下代码将其导入R语言：

# 导入AirPassengers数据集
data("AirPassengers")

接下来，我们将使用GAMs模型来分析AirPassengers乘客数量与时间之间的关系。我们首先需要安装和加载mgcv包，这是R语言中广义可加模型的一个常用包。下面是安装和加载mgcv包的代码：

# 导入mgcv包
library(mgcv)

接着，我们可以使用以下代码建立GAMs模型：