ARIMA针对离群检测的多个位置每小时数据

Question

尝试解决一段时间的问题。我有一个由

组成的数据框

• 日期和时间（每小时数据约1年）
• 位置（1000个不同的位置）
• 流量（我想预测的结果）

Bellow是数据的一个例子

date <- as.Date(c('2015-11-1','2015-11-1','2015-11-1', '2015-11-1','2015-11-1','2015-11-1', '2015-11-1','2015-11-1','2015-11-1'))
hour <- c(0, 0, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 2)
location <- c('location 1','location 2','location 3', 'location 1','location 2','location 3', 'location 1','location 2','location 3')
traffic <- c(1, 1.1, 1, 2, 2.5, 2.3, 2.5, 2.7, 3.6)
df <- data.frame(date, hour, location, traffic)

我正在尝试一段时间为每个位置留出时间。低于我的尝试，但我没有得到我正在寻找的结果

fitted_models = df %>% group_by(location, date, hour) %>% 
   do(model = ts(data=df, start = c(2015-11-1, 0), frequency=3) )

目的是消除季节性并运行ARIMA模型以找出每个位置的异常值。

我如何创建单独的时间系列（ARIMA模型）？

提前谢谢你。 埃里克