要解决"AutoARIMAProphet比Prophet慢且不够准确"的问题，可以尝试以下方法：

1. 调整AutoARIMAProphet模型的超参数：AutoARIMAProphet模型具有多个超参数可以调整，例如季节性周期、时间序列差分阶数等。可以尝试不同的超参数组合，以找到更好的模型性能。下面是一个示例代码，展示如何使用pmdarima包中的auto_arima函数进行超参数调整：

from pmdarima.arima import auto_arima

# 使用auto_arima函数寻找最佳超参数
model = auto_arima(your_data, seasonal=True)

# 输出模型的参数
print(model.order)
print(model.seasonal_order)

2. 调整Prophet模型的超参数：Prophet模型也有多个可调整的超参数，例如季节性强度、季节性模式等。可以通过调整这些超参数来改善模型的准确性。下面是一个示例代码，展示如何使用Prophet模型中的超参数进行调整：

from fbprophet import Prophet

# 创建Prophet模型
model = Prophet(seasonality_mode='multiplicative')

# 添加其他的超参数设置
model.add_seasonality(name='daily', period=1, fourier_order=10)
model.add_country_holidays(country_name='Your_Country')

# 拟合模型
model.fit(your_data)

3. 考虑使用其他时间序列模型：除了AutoARIMAProphet和Prophet之外，还有其他一些时间序列模型可以尝试，例如SARIMA、LSTM等。可以根据数据的特征和需求，尝试使用其他模型来比较性能。下面是一个使用SARIMA模型的示例代码：

from statsmodels.tsa.statespace.sarimax import SARIMAX

# 创建SARIMA模型
model = SARIMAX(your_data, order=(1, 1, 1), seasonal_order=(1, 1, 1, 12))

# 拟合模型
model_fit = model.fit()

# 进行预测
predictions = model_fit.predict(start=start_date, end=end_date)

通过调整模型的超参数、尝试其他模型，可以提高模型的准确性和性能。