提升Java中ARIMA模型预测精度的方法包括：
数据预处理：对数据进行平稳化处理，去除季节性和趋势等因素，使数据更适合ARIMA模型进行建模。
参数调优：通过网格搜索或其他优化算法，寻找最优的ARIMA模型的参数（如阶数p、q和差分次数d），以提高模型的准确性。
模型诊断：对ARIMA模型进行诊断，检验其残差序列是否为白噪声。如果检验结果不符合要求，可以尝试其他模型或调整参数。
数据窗口：将数据分割成多个窗口，每个窗口内训练ARIMA模型，可以提高模型的泛化能力。
特征工程：引入外部变量或特征，如天气、节假日等信息，可以提高模型的预测准确性。
集成学习：将多个ARIMA模型的预测结果进行组合，如平均或加权平均，可以提高整体的预测精度。
以上方法可以帮助提升Java中ARIMA模型的预测精度，但需要根据具体情况选择合适的方法进行实践。
