指数平滑模型用于预测Nan值

Question

''' #模型 Sparkling\u model\u SES=SimpleExpSmoothing（Sparkling\u SES\u train['Sparkling']）

#模型参数

{'u level'：0.0， “平滑坡度”：nan， "顺季":楠,， “阻尼斜坡”：南， “初始_级别”：0.1， “初始坡度”：nan， “初始季节”：数组（[]，dtype=float64）， “use_boxcox”：False， “拉姆达”：没有， “删除偏差”：False}

#拟合模型

对于np.arange中的i（0.0,1,0.1）： model_SES_alpha_i=闪耀_model_SES.fit（初始_level=0.1，平滑_level=i，优化=True，使用_brute=True） 闪亮的列车['predict'，i]=模型的αi.拟合值 闪光测试['predict'，i]=模型使用阿尔法预测（步骤=18）

''' 此预测正在返回Nan值。可以配置哪些参数来解决此错误？ 我在双指数和三指数模型中也面临同样的问题

数据看起来像

             Sparkling

年月
1991-01-01 1902 1991-02-01 2049 1991-03-01 1874 1991-04-01 1279 1991-05-01 1432