我知道 ARIMA 无法检测多个季节性，但可以使用傅立叶函数添加第二个季节性。

我需要预测由每日、每周（工作日-周末）、每年季节性组成的天然气消耗量。应用LOESS的三倍 STL 分解是否有意义？原因是我应用了傅里叶方法，结果不好，但我不知道是不是因为我应用错了。

我对理论解释很感兴趣，但在这里您还可以找到代码：

ARIMA + 2 STL：

b <- ts(drop(coredata(dat.ts)), deltat=1/12/30/24, start=1)
fit <- stl(b, s.window="periodic")
b <- seasadj(fit)
dat.ts <- xts(b, index(dat.ts))

# The weekdays are extracted
dat.weekdays <- dat.ts[.indexwday(dat.ts) %in% 1:5]
dat.weekdaysTS <- ts(drop(coredata(dat.weekdays)), frequency=24, start=1)
fit <- stl(dat.weekdaysTS, s.window="periodic")
dat.weekdaysTS <- seasadj(fit)

arima <- Arima(dat.weekdaysTS, order=c(3,0,5))

用傅立叶：

dat.weekdays <- dat.ts[.indexwday(dat.ts) %in% 1:5]
dat.weekdaysTS <- ts(drop(coredata(dat.weekdays)), frequency=24, start=1)
z <- fourier(ts(dat.weekdaysTS, frequency=365.25), K=5)
arima <- Arima(dat.weekdaysTS, order=c(3,0,5),xreg=z)