我有一个关于太阳活动统计预测的问题。我必须马上说，预测领域的知识很少。假设有一个时间序列，其中清楚地追踪了每日和每年的季节性，也有与季节相关的季节性，这里是该系列的一部分：
没有趋势。这一切都是因为时间序列的值直接取决于日照。也可以识别急剧下降（上图中的红色圆圈）。我想仅根据它提前 24 小时预测给定的系列。最初，我尝试使用参考方法 - 季节性恒定法进行预测：
预测很好地遵循了形状，但平滑度令人困惑。我还尝试了高阶自回归：
显然，结果有所改善。指数霍尔特平滑的所有变化都显示出较差的结果。ARIMA 也没有季节。带有季节性分配的 ARIMA 甚至一天都没有出来。我从 facebook 尝试过先知，但显然不是这样的行，或者我没有弄清楚。
你能推荐适用于这个系列的方法或模型吗？还是专注于参考方法而不是寻找复杂的模型更好？总的来说，对天气相关序列进行统计预测的想法是否可行？在仅存在具有一个参数的系列（例如，日照）的情况下是否可行，或者是否需要引入其他预测变量？