几个月来，我一直致力于短期负荷预测和使用气候/天气数据来提高准确性。我有计算机科学背景，因此我试图在使用 ARIMA 模型等统计工具时不犯大错误和不公平的比较。我想知道你对几件事的看法：
我正在使用 (S)ARIMA 和 (S)ARIMAX 模型来研究天气数据对预测的影响，您认为是否有必要使用指数平滑方法？
有一个包含 300 个每日样本的时间序列，我从前两周开始，使用使用 auto.arima R 函数（预测包）构建的模型执行 5 天前的预测。然后，我将另一个样本添加到我的数据集中，并再次校准模型并执行另外 5 天的预测，依此类推，直到可用数据结束。你觉得这种操作方式正确吗？
感谢您的建议，虽然我们的工作目标是一篇工程期刊文章，但我想从统计学的角度做一个尽可能严谨的工作。