首先，可以检查一下数据是否平稳，如果不平稳需要进行差分等预处理。其次，可以尝试调整ARIMA模型中的参数，例如增加时滞的数量和增加阶数等等。最后，如果以上方法都没有解决的话，可以考虑使用其他预测模型，比如Prophet等。以下是一个调整ARIMA模型参数的代码示例：

from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA
import pandas as pd

# 读取时间序列数据并进行预处理
df = pd.read_csv('data.csv', index_col='date')
df = df.diff().dropna()

# 选取ARIMA模型的参数
p = 5  # 自回归项数目
d = 1  # 差分次数
q = 1  # 移动平均项数

# 训练ARIMA模型并进行预测
model = ARIMA(df, order=(p, d, q))
results = model.fit()
forecast = results.forecast(steps=30)[0]

# 可视化预测结果
import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot(df, label='actual')
plt.plot(forecast, label='forecast')
plt.legend()
plt.show()