Dos períodos estacionales en ARIMA usando R

Actualmente estoy usando R para predecir una serie temporal con estas instrucciones:

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)

Como puede ver, tengo datos cada hora, y elegí el período estacional de 24 (un día).

Me gustaría mejorar mi pronóstico utilizando un período estacional adicional para incluir el componente estacional de la semana (duración estacional de 7 * 24 = 168 datos)

¿Hay algún método para esto? ¿Cómo lo haces?

ACTUALIZACIÓN: He leído esta (tu) página de blog, ¿tal vez puedo usar los regresores externos para simular un segundo período estacional?

Hasta donde yo sé, no hay paquetes R que manejen la estacionalidad múltiple para los modelos ARIMA. Puede probar el forecastpaquete que implementa la estacionalidad múltiple utilizando modelos basados ​​en suavizado exponencial. Las dshw, batsy tbatslas funciones de todos los datos se asa con dos periodos estacionales.

Encontré este artículo :

• Au y col. Pronóstico automático de series temporales dobles estacionales con aplicaciones en la predicción del tráfico de la red de movilidad

Se trata de predecir la predicción del tráfico de la red móvil utilizando el ARIMA doble estacional automático. Como se trata de un trabajo de investigación, ha descrito claramente el algoritmo que se puede adoptar para adoptar la predicción ARIMA multiestacional. Hasta ahora, me ha dado suficientes antecedentes para continuar con mi investigación.