R - Как использовать модель Холта Винтерса на новых данных для прогнозирования

Компания, в которой я работаю, тестирует возможности прогнозирования нового программного обеспечения. Один пакет берет заказы на один продукт из нескольких мест, суммирует их за каждый период, затем разрабатывает модель, которую затем использует в каждом месте. Например, если в течение 6 месяцев место А заказывает продукт следующим образом (1,0,2,3,0,3), а В заказывает тот же продукт, что и (2,3,4,2,5,1) , то программа разработает модель на основе данных A+B=(3,3,6,5,5,4) и применит эту модель к данным в A и B отдельно, чтобы определить значение в месяце 7.

Я хочу попробовать и проверить (или аннулировать) их подход с помощью R. Я создал серию моделей с одним экспоненциальным сглаживанием (называемых ssforecasts) и хочу использовать модели для новых данных о местоположении следующим образом:

ss<-c(29,36,36,48,93,28,35,28,37,50,37,3,25,28,40,45,38,43,34,44,43,25,33,34)
ss2<-t(ss)
for (i in 1:12){
  sseries<-ts(ss2[c(i:(11+i))],frequency=12)
  ssforecasts <- HoltWinters(sseries, beta=FALSE, gamma=FALSE)
  newss <- ts(c(3,3,1,4,1,3,8,0,4,3,3,0),frequency=12)
  predict(ssforecasts,t(newss))
}

где новости — это данные о местоположении, на которые я хочу, чтобы модель (ssforecasts) воздействовала. Проблема в том, что я получаю следующую ошибку, которую не могу интерпретировать.

Ошибка в rep(as.vector(object$coefficients[1L]), n.ahead): неверный аргумент 'times'