Я пытаюсь предсказать уровень загрязнения оксида олова с использованием модели Холта Уинтерса (суточные значения взяты из среднего значения за весь день). Ось x - это время данных, доступных за 1 год с 2004 по 2005 гг.
Разложение тренда и сезонности показано из этого, я узнал сезонный период = 7
Я получаю RMSE как 153.077
fit1 =ExponentialSmoothing(np.asarray(Train['PT08.S1(CO)']),seasonal_periods=7,seasonal='add').fit()
Я использую пакет statsmodel python
Как я могу улучшить прогноз?Что я должен делать?Стоит ли использовать другие модели ARIMA, GARCH или эту модель можно улучшить?