Atualmente, estou usando R para prever uma série temporal com estas instruções:
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 você pode ver, tenho dados a cada hora e escolhi o período sazonal de 24 (um dia).
Gostaria de melhorar minha previsão usando um período sazonal adicional para incluir o componente sazonal da semana (duração sazonal de 7 * 24 = 168 dados)
Existe algum método para isso? Como você faz isso?
ATUALIZAÇÃO: Eu li essa página (no seu) blog, talvez eu possa usar os regressores externos para simular um segundo período sazonal?
Respostas:
Não há pacotes R que lidem com várias sazonalidades para modelos ARIMA, tanto quanto eu sei. Você pode experimentar o
forecast
pacote que implementa várias sazonalidades usando modelos baseados em suavização exponencial. As funçõesdshw
,bats
etbats
manipularão dados com dois períodos sazonais.fonte
Encontrei este artigo :
Trata-se de prever a previsão de tráfego da rede móvel usando o ARIMA sazonal duplo automático. Como se trata de um trabalho de pesquisa, ele descreveu claramente o algoritmo que se pode adotar para adotar a previsão ARIMA multi-sazonal. Até agora, ele me deu antecedentes suficientes para prosseguir com minha pesquisa.
fonte