是的你呈现的就是我刚刚所说的预测模型，但是我要做一个系统，应该怎么写代码制作系统？

理解了，创建一个简单的系统，用户输入历史车流量数据后，系统返回未来预测的车流量，可以按照以下结构编写Python代码：

class TrafficPredictionSystem:
    def __init__(self, arima_model, lstm_model, scaler):
        self.arima_model = arima_model
        self.lstm_model = lstm_model
        self.scaler = scaler

    def preprocess_data(self, raw_data):
        decomposition = seasonal_decompose(raw_data)
        trend_data = decomposition.trend
        normalized_data = self.scaler.transform(trend_data)
        return normalized_data

    def load_data(self, data_path):
        # 从CSV或其他源读取历史数据
        df = pd.read_csv(data_path)
        return self.preprocess_data(df['traffic'])

    def predict(self, input_data, future_steps):
        arima_pred = self.arima_model.forecast(steps=future_steps)[0]
        arima_scaled_pred = self.scaler.inverse_transform(arima_pred)

        input_data = input_data.reshape(1, -1, 1)
        lstm_pred = self.lstm_model.predict(input_data)

        combined_pred = arima_scaled_pred + lstm_pred
        return combined_pred[0]

    def run(self, input_data, future_length):
        if not isinstance(input_data, list):
            raise ValueError("Input data should be a list of recent traffic values")

        input_data = input_data[-INPUT_LENGTH:]  # 使用实际的INPUT_LENGTH替换这里的占位符
        prediction = self.predict(input_data, future_length)
        return prediction

# 使用示例
if __name__ == "__main__":
    # 初始化模型和 scaler
    model_path = 'your_arima_model.h5'  # ARIMA模型路径
    lstm_path = 'your_lstm_model.h5'   # LSTM模型路径
    scaler_path = 'your_scaler.pkl'    # scaler持久化路径

    arima_model = load_model(model_path)  # 加载预训练的ARIMA模型
    lstm_model = load_model(lstm_path)     # 加载预训练的LSTM模型
    scaler = joblib.load(scaler_path)      # 加载scaler

    system = TrafficPredictionSystem(arima_model, lstm_model, scaler)

    # 用户输入样例
    user_input_data = [get_recent_traffic_values()]  # 获取最近的实际车流量值
    predicted_traffic = system.run(user_input_data, FUTURE_LENGTH)  # 使用系统预测未来车流量
    print(f"Predicted traffic for the next {FUTURE_LENGTH} steps: {predicted_traffic}")

在这个例子中，你需要自己提供`load_model`函数来加载模型，并从`get_recent_traffic_values()`获取用户的实时输入。另外，记得把`INPUT_LENGTH`和`FUTURE_LENGTH`替换成具体的数值。