哪种ARIMA模型最适合该数据？

Question

我正在学习如何用Python进行时间序列预测和预报。我绘制了我总电子含量（TEC）的自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）图，这个数据有季节性，也就是说，TEC值在白天时达到最高，晚上时最低。总体来看，这些数据没有明显的上升或下降趋势，Adfuller测试的统计值是-3.67。

我得到了以下图表，ACF逐渐减小，PACF也是这样，现在我对ARIMA模型的最佳系数感到困惑。

时间序列TEC的ACF和PACF图

注意：我想在地震发生前20天和后10天进行预测，然后将这些预测值与实际值进行比较，以得到一个差异值，并展示地震对总电子含量的影响。

TEC值还受到地磁风暴的影响，所以接下来我会训练一个机器学习模型，来分类地震的影响和太空天气的影响。

如果有人想看我的数据，我可以分享。

谢谢！

我正在尝试拟合一个ARIMA模型，以预测地震发生前20天和后10天的时间序列TEC值。我的目标是为特定时间范围内获取预测值，然后与实际值进行比较，以查看地震造成的差异有多大。

我在选择数据的自回归（AR）和移动平均（MA）系数时遇到了困难。