使用ARIMA和R进行时间序列预测

Question

我正在使用ARIMA / AUTO ARIMA进行时间序列预测。我的数据包含1440个观测值，即我有一天的数据，每个观测值以1分钟间隔（24 * 60）记录。

使用下面给出的代码生成示例数据帧

样本数据集

sample_date <- seq(as.POSIXct("2018-09-15 00:00:00", tz = "GMT"),
                   as.POSIXct("2018-09-15 23:00:00", tz = "GMT"),
                   by = 60)
inp <- sample(8000:15000, length(sample_date), replace = TRUE)
sdata  <- data.frame(read_date = sample_date, input = inp)

这种情况一直持续到23:00:00，我做了一些反复试验，希望能有更多的投入来更好地理解。

代码

a_xts = xts(sdata$input, order.by = sdata$read_date)

s_ts <- ts(a_xts, freq = 24*60)

fit <- auto.arima(s_ts)

forecast(fit, h = 180)

就这么简单，我想知道如何为时间序列数据自动设置开始时间。另外，在完成预测后，如何绘制具有实际数据连续性的输出。

当前ARIMA输出

Point Forecast    Lo 80    Hi 80     Lo 95    Hi 95
82861      11013.844 7317.401 14710.29 5360.6215 16667.07

预期产量

 Point                  Forecast    Lo 80    Hi 80     Lo 95    Hi 95
2018-09-15 00:10:00     11013.844 7317.401 14710.29 5360.6215 16667.07

1. 我想知道如何在ts（）中设置起点
2. 我想自动化ts（）中的开始，即直接从数据中读取时间范围（如果可能的话）
3. 我想将预测值转换为数据帧，并用“时间序列”日期值替换为“点”值。 （就像预期的输出一样）

任何投入和建议都将真正提供价值。

谢谢