arima分趋势预测

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maxP_ts <- ts(data, frequency = fre)
  myts <- decompose(maxP_ts)
  library(forecast)
  datatrend <- myts$trend
  mydatatrend_new <- na.omit(datatrend)
  auto <- auto.arima(mydatatrend_new,trace=T)
  pred_trend <- predict(auto, n.ahead =b_index)
  datarandom <- myts$random
  dataseaonal <- myts$seasonal




思路：因为数据如图所示，变化频率
大，想先用decompose函数将数据分成trend  seasonal 和random三类数据，然后对trend进行arima预测。seasonal 就是一段重复的数据，然后将最后trend预测值和seasonal重复值和随机值累加即为原始数据的预测值。发现预测结果要稍稍好些
请教各位大神 对于时间序列有没有更好的预测方法。还有个问题就是：trend值不知道怎么用R自动生成，现在小女纸是回去截取历史的seasonal值和random值累加到trend预测值里的。方法有点笨，那个~~大神有没有更好的解决方法~~~~~

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关键词：ARIMA 趋势预测 ima Rim max