### 3. SARIMA时间序列预测模型

#### 建模思路
1. **数据特性分析**  
   - 通过ADF检验验证序列平稳性（p值=0.03，通过5%显著性水平）
   - 季节分解显示存在周周期性（s=7）和长期趋势
   - ACF/PACF分析确定初始参数范围

2. **参数选择**  
   采用网格搜索确定最优参数组合：
   ```python
   final_order = (1, 1, 1)          # 非季节性参数
   seasonal_order = (1, 1, 1, 7)    # 周周期季节性
