ARIMA模型后续可以怎么改进

ARIMA模型可以通过以下几种方式进行改进：

1. 考虑季节性变化：ARIMA模型无法很好地处理季节性变化，因此可以使用季节性ARIMA模型（SARIMA）来处理这种情况。

2. 引入外部变量：ARIMA模型只考虑时间序列内部的信息，忽略了可能对时间序列的影响。通过引入外部变量，可以更好地建立模型。

3. 使用深度学习模型：深度学习模型（如RNN、LSTM、GRU等）可以更好地捕捉时间序列的长期依赖性和非线性关系。

4. 结合多个模型：可以将ARIMA模型与其他时间序列模型结合使用，例如指数平滑法、VAR模型等，来提高预测的准确性。

5. 考虑异常值和离群值：对于存在异常值和离群值的时间序列，可以通过处理异常值和离群值来提高模型的准确性。