我正在尝试使用Holt Winters模型预测氧化锡的污染水平（每日数据取自一整天的平均值） x axis is time of data available for 1 year from 2004 to 2005
The decomposition of trend and seasonality is shown from this I found out seasonal period = 7
我的RMSE为153.077
fit1 =ExponentialSmoothing(np.asarray(Train['PT08.S1(CO)']),seasonal_periods=7,seasonal='add').fit()
我正在使用statsmodel python包
如何进一步改善预测？我该怎么办？我应该使用其他模型ARIMA，GARCH还是可以进一步改进该模型？