Rを使用したARIMAの2つの季節期間

私は現在、これらの指示で時系列を予測するためにRを使用しています：

X <- ts(datas, frequency=24)
X.arima <- Arima(X, order=c(2,1,0), seasonal=c(1,1,1))
pred <- predict(X.arima, n.ahead=24)
plot.ts(pred$pred)

ご覧のとおり、1時間ごとにデータを取得し、24（1日）の季節期間を選択しました。

週の季節要素を含めるために、追加の季節期間を使用して予測を改善したい（季節の長さ7 * 24 = 168データ）

これには何らかの方法がありますか？どうやってやるの？

更新： 私はこの（あなたの）ブログページを読みました。おそらく、外部のリグレッサを使用して2番目の季節期間をシミュレートできますか？

私が知る限り、ARIMAモデルの複数の季節性を処理するRパッケージはありません。forecast指数平滑法に基づくモデルを使用して、複数の季節性を実装するパッケージを試すことができます。dshw、batsおよびtbats機能は、すべての2つの季節の期間でデータを処理します。

私はこの論文を見つけました：

• Auら 二重季節時系列の自動予測とモビリティネットワークトラフィック予測への応用

自動二重季節ARIMAを使用してモバイルネットワークトラフィック予測を予測することです。それは研究論文なので、マルチシーズンのARIMA予測を採用するために採用できるアルゴリズムを明確に説明しています。これまでのところ、それは私の研究をさらに進めるための十分な背景を与えてくれました。