求助一个时间序列分析的问题

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一个工厂的生产情况数据，因为是工厂生产，所以基本上是按每周比较规律的数据，如图：



数据是通过读取num.txt和date.txt然后以下代码生成的：

num =scan("http://127.0.0.1:8080/num.txt",skip=0)

date_data =scan("http://127.0.0.1:8080/date.txt",skip=0,what="")

date = seq(as.Date(date_data[1]),length=length(date_data),by="day")

num_xts = xts(num,date)

plot(num_xts)

现在想对他进行预测，在用auto.arima的时候会得到如下结果，

求教各位大神，如何才能让auto.arima考虑seasonal啊，是不是我在生成时间序列的时候没弄好。

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关键词：时间序列分析 时间序列 seasonal length ARIMA

arima(x, order = c(0L, 0L, 0L),
           seasonal = list(order = c(0L, 0L, 0L), period = NA),
           xreg = NULL, include.mean = TRUE,
           transform.pars = TRUE,
           fixed = NULL, init = NULL,
           method = c("CSS-ML", "ML", "CSS"), n.cond,
           SSinit = c("Gardner1980", "Rossignol2011"),
           optim.method = "BFGS",
           optim.control = list(), kappa = 1e6)
那个seasonal = list(order = c(0L, 0L, 0L), period = NA)就是季节模型参数

nuomin 发表于 2016-9-27 09:45
arima(x, order = c(0L, 0L, 0L),
           seasonal = list(order = c(0L, 0L, 0L), period = NA),
   ...

{:3_47:}主要就是seasonal里面的order如何确定的，我这个用auto.arima生成出来的没考虑季节性，实际上数据是有一定规律的