大神们好：
小弟学习R语言不久，现在在看时间序列方面的书，其中有3个问题吧，一直想了好久不知道怎么解决，现在向大神们求助：

1，


为发电量时间序列，我想对其进行预测分析，现在代码如下：
data("electricity")
plot(log(electricity))
month. <- season(electricity)
trend <- time(electricity)
lm.sol <- lm(log(electricity) ~ month. + trend - 1)
summary(lm.sol)
lines(x = as.vector(time(electricity)), y = fitted(lm.sol),
col = 'red', lty = 2, type = 'l', lwd = 2)

从图中看模拟结果还算不错，

黑线为实际发电量，红虚线为拟合值。

现在的疑问是不知道怎么进行预测，predict函数不会写。。。

2，针对这个题目，有这样的参考答案：
data(electricity);
month.=season(electricity); trend=time(electricity)
model=arima(log(electricity),order=c(0,0,0),
xreg=as.matrix(model.matrix(~month.+trend-1))[,-1])
newmonth.=season(ts(rep(1,24),start=c(2006,1),freq=12))
newtrend=time(electricity)[length(electricity)]+(1:24)*deltat(electricity)
result=plot(model,n.ahead=24,n1=c(2001,1),ylab='Electricity',xlab='Year',
newxreg=as.matrix(model.matrix(~newmonth.+ newtrend-1))[,-1],pch=19,transform=exp)

请问标红的[,-1]是怎么回事？为什么要减掉这一列呢？

3，关于acf函数，为什么有的时间序列就能直接用acf函数，而有的却需要as.vector一下呢？
例arima为时间序列，为什么有的可以直接acf(arima)，而有的却需要acf(as.vector(arima))呢？

问的有点乱，请大神解答，谢过。。。