大神们帮忙看看用哪些预测方法更好——时间序列数据？

  我们做关于铁路的货运量和客运量的定量预测
货运量自相关+差分序列如图
我们选择了adf的检验、指数平滑法、移动平均法觉得太low了，有没有更好点的数据预测法

客运量  的季节性太严重，调整之后可以和什么一起做回归之类的呢？Arma做不成——自回归都在置信区间内，arima不懂？可以做吗？还做了指数平滑但感觉几乎没什么用。。。

ARIMA只是ARMA的差分形式而已 模型没有LOW不LOW 能解决问题好方法
你的图我觉得数据量过少，且不太平稳 这种情况不太适合计量模型，因为没法获取好的滞后期
指数平滑未必不是好方法
个人建议而已