提升Java中ARIMA模型預測精度的方法包括：
數據預處理：對數據進行平穩化處理，去除季節性和趨勢等因素，使數據更適合ARIMA模型進行建模。
參數調優：通過網格搜索或其他優化算法，尋找最優的ARIMA模型的參數（如階數p、q和差分次數d），以提高模型的準確性。
模型診斷：對ARIMA模型進行診斷，檢驗其殘差序列是否為白噪聲。如果檢驗結果不符合要求，可以嘗試其他模型或調整參數。
數據窗口：將數據分割成多個窗口，每個窗口內訓練ARIMA模型，可以提高模型的泛化能力。
特征工程：引入外部變量或特征，如天氣、節假日等信息，可以提高模型的預測準確性。
集成學習：將多個ARIMA模型的預測結果進行組合，如平均或加權平均，可以提高整體的預測精度。
以上方法可以幫助提升Java中ARIMA模型的預測精度，但需要根據具體情況選擇合適的方法進行實踐。
