具体如何实现？ Python

具体实现步骤如下：

1. 导入所需的库，如pandas、numpy、statsmodels等。

2. 用神经网络模型产生8个预测值。

3. 用ARIMA模型产生8个同样位置的预测值。

4. 将两种模型的预测结果进行比较和组合，例如可以使用加权平均或者简单平均的方法，得到最终的预测结果。

下面是一个简单的Python代码示例：

import pandas as pd
import numpy as np
import statsmodels.api as sm

# 使用神经网络模型产生8个预测值
def nn_prediction(data):
    # 神经网络模型的代码
    return nn_predictions

# 使用ARIMA模型产生8个预测值
def arima_prediction(data):
    # ARIMA模型的代码
    return arima_predictions

# 将两种模型的预测结果进行比较和组合
def combine_predictions(nn_predictions, arima_predictions):
    # 使用加权平均的方法，对两种模型的预测结果进行组合
    final_predictions = 0.6 * nn_predictions + 0.4 * arima_predictions
    return final_predictions

# 加载数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 使用神经网络模型产生8个预测值
nn_predictions = nn_prediction(data)

# 使用ARIMA模型产生8个预测值
arima_predictions = arima_prediction(data)

# 将两种模型的预测结果进行比较和组合
final_predictions = combine_predictions(nn_predictions, arima_predictions)

# 打印最终的预测结果
print(final_predictions)

需要注意的是，具体的神经网络模型和ARIMA模型的代码需要根据实际情况进行编写。同时，在将两种模型的预测结果进行组合时，可以根据具体需求选择不同的方法，例如加权平均、简单平均、投票等等。