R-处理我的时间序列周期的变化

Question

我有小时分辨率的数据，如下所示：

Time    traffic
6/7/2005 7:00   56718587433
6/7/2005 8:00   76456162968
6/7/2005 9:00   82534038485
6/7/2005 10:00  88796995092

 ...

7/28/2005 10:00 51528036132
7/28/2005 11:00 69610584123
7/28/2005 12:00 76364975533
7/28/2005 13:00 81281257078

数据如下所示：

可以看出，有一个明显的季节性为1天（每个周期），1周（7个周期） - 但在一周内有[5天-2天，5天2天]的模式。 ..]。

我的问题是如何捕捉这种模式？

以下是我为捕捉每日和每周季节性而采取的措施：

library(forecast)
data<-read.csv("internet-traffic-data-in-bits-fr.csv")
model <- msts(data[,2], seasonal.periods=c(24,168))
model.fit <- tbats(model)
plot(forecast(model.fit))

这是我在绘制模型时得到的结果：

我该如何改进？