ARIMA（差分自回归移动平均模型）是一种常用的时间序列分析方法，但它存在一些问题，如：

1. 对于长期预测，ARIMA模型表现不尽人意，因为其预测精度受到时间跨度和数据质量的影响较大；
2. ARIMA模型的建模和参数优化涉及到大量的计算和数学知识，需要较高的技术水平和丰富的经验；
3. 对于非平稳时间序列，ARIMA模型建立的时候需要进行差分操作，这会导致数据的丢失和误差的增加。

针对ARIMA模型存在的这些问题，可以采用以下方法进行改进和解决：

1. 使用其他时间序列预测方法补充ARIMA模型，如LSTM、Prophet等深度学习模型。这些模型能够更好地捕捉长期依赖和复杂关系，提高预测精度；
2. 将ARIMA模型与非参数方法进行融合，提高模型建立和参数优化的效率和准确性；
3. 将非平稳时间序列通过正则化过程变为平稳时间序列，然后使用ARIMA模型进行建立和预测。

示例代码如下：

使用LSTM模型对时间序列进行预测

from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, LSTM from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler import numpy as np

构造数据

data = [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100] scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) data = scaler.fit_transform(np.array(data).reshape(-1, 1))

构造训练集和测试集

train_size = int(len(data) * 0.7) test_size = len(data) - train_size train_data, test_data = data[0:train_size,:], data[train_size:len(data),:]

构造输入和输出

def create_dataset(dataset, look_back=1): datax, datay = [], [] for i in range(len(dataset)-look_back-1): a = dataset[i:(