这个错误通常发生在使用ARIMA模型进行时间序列预测时，数据中包含无穷大或NaN（Not a Number）的情况。以下是一些解决方法：

1. 检查数据：首先，检查输入的时间序列数据，确保没有包含无穷大或NaN的值。可以使用numpy的isnan()和isinf()函数来检查数据。

import numpy as np

# 检查数据是否包含无穷大或NaN
if np.isnan(data).any() or np.isinf(data).any():
    # 处理包含无穷大或NaN的数据
    data = np.nan_to_num(data)
    # 或者通过删除包含无穷大或NaN的数据行来处理
    data = data[~np.isnan(data) & ~np.isinf(data)]

2. 处理数据：如果数据中确实包含无穷大或NaN的值，可以使用numpy的nan_to_num()函数将其替换为0或其他合适的值。

import numpy as np

# 将无穷大或NaN替换为0
data = np.nan_to_num(data)
# 或者将其替换为其他合适的值
data[np.isnan(data) | np.isinf(data)] = 0

3. 数据清洗：如果数据中包含大量无效值，可以考虑对数据进行清洗，例如使用插值方法填充缺失值或删除包含无效值的数据行。

import numpy as np
from scipy.interpolate import interp1d

# 使用线性插值方法填充缺失值
def fill_missing(data):
    missing = np.isnan(data)
    x = np.arange(len(data))
    data[missing] = np.interp(x[missing], x[~missing], data[~missing])
    return data

# 使用插值方法填充缺失值
data = fill_missing(data)

# 或者通过删除包含无效值的数据行来处理
data = data[~np.isnan(data) & ~np.isinf(data)]

需要根据具体情况选择适合的方法来处理数据中的无穷大或NaN值。