Dos periodos estacionales en ARIMA utilizando R

Question

Actualmente estoy usando R para predecir una serie temporal con estas instrucciones:

X <- ts(datas, frequency=24)
X.arima <- Arima(X, order=c(2,1,0), seasonal=c(1,1,1))
pred <- predict(X.arima, n.ahead=24)
plot.ts(pred$pred)

Como puedes ver tengo datos de cada hora, y he elegido el periodo estacional de 24 (un día).

Me gustaría mejorar mi previsión utilizando un periodo estacional adicional para incluir el componente estacional de la semana (longitud estacional de 7*24=168 datos)

¿Existe algún método para ello? ¿Cómo se hace?

ACTUALIZACIÓN: He leído este (tu) página del blog, ¿puedo utilizar los regresores externos para simular un segundo periodo estacional?

Answer 1

Que yo sepa, no existen paquetes de R que traten la estacionalidad múltiple para modelos ARIMA. Puede probar con el paquete forecast que implementa la estacionalidad múltiple mediante modelos basados en el suavizado exponencial. El sitio dshw , bats y tbats tratarán datos con dos periodos estacionales.

Answer 2

He encontrado este documento :

• Au, et al. Automatic Forecasting of Double Seasonal Time Series with Applications on Mobility Network Traffic Prediction (Predicción automática de series temporales estacionales dobles con aplicaciones a la predicción del tráfico de redes de movilidad).

Se trata de predecir el tráfico de la red móvil utilizando el ARIMA estacional doble automático. Como se trata de un trabajo de investigación, ha descrito claramente el algoritmo que se puede adoptar para adoptar la predicción ARIMA multiestacional. Hasta ahora, me ha proporcionado suficientes antecedentes para seguir adelante con mi investigación.