прогноз недифференцированных сезонных временных рядов

Question

У меня есть ежедневный сезонный временной ряд из 1023 наблюдений, которые я различаю по сезонам, и я использую несколько разных моделей.

Среди них я пытаюсь запустить модель meanf() с разностными данными, затем дифференцировать ее для построения графика и проверки точности и тому подобное.

Это мой начальный код:

train_seasdiff <- diff(clean_train, lag=7)
test_seasdiff <- diff(clean_test, lag = 7)
mean_diff <- meanf(train_seasdiff, h=14, level= 95)

Теперь у меня есть сомнения относительно состава diffinv(), который я должен использовать, поэтому у меня есть два варианта:

# undoes the seasonal diff on the forecast
# Option 1
inv_f <- diffinv(mean_diff$mean, lag=7, xi=clean_train[1017:1023])
# Option 2
inv_f <- diffinv(mean_diff$mean, lag=1, xi=clean_train[1023])

Графики этих двух команд следующие:

Опция 1

Opion 2

И код:

plot(clean_train,
     type="l",
     xaxt="n",
     main = 'Mean Forecast Level',
     xlab = 'Date',
     ylab = 'Number of patients', 
     xlim = c(2017.78,2017.85),
     ylim =c(20, 100))
lines(clean_test, col = 'red', lty = 2)
lines(inv_f, col="blue") 

Какой вариант я должен использовать? Я немного запутался с моделью, лагами, сезонностью.