在Java中，我們可以使用季節性分解的時間序列模型（例如Holt-Winters方法）來進行季度數據的預測。這里是一個簡單的示例，展示了如何使用Apache Commons Math庫進行季度數據預測：

1. 首先，確保你已經將Apache Commons Math庫添加到項目中。如果你使用Maven，可以在pom.xml文件中添加以下依賴：

   <groupId>org.apache.commons</groupId>
   <artifactId>commons-math3</artifactId>
   <version>3.6.1</version>
</dependency>

2. 然后，創建一個Java類并導入所需的庫：

import org.apache.commons.math3.analysis.interpolation.SplineInterpolator;
import org.apache.commons.math3.analysis.polynomials.PolynomialCurveFitter;
import org.apache.commons.math3.analysis.ParametricUnivariateFunction;
import org.apache.commons.math3.fitting.WeightedObservedPoints;
import org.apache.commons.math3.stat.regression.SimpleRegression;
import org.apache.commons.math3.util.MathUtils;

import java.util.Arrays;

3. 接下來，創建一個方法來計算季度數據的預測值：

public class QuarterlyDataPrediction {

    public static double[] predictQuarterlyData(double[] data, int forecastHorizon) {
        int n = data.length;
        int k = n / 4; // 假設每季度有k個數據點

        // 對每個季度的數據進行插值
        SplineInterpolator interpolator = new SplineInterpolator();
        PolynomialCurveFitter fitter = PolynomialCurveFitter.create(2);
        ParametricUnivariateFunction function = new ParametricUnivariateFunction() {
            @Override
            public double value(double x, double... parameters) {
                return fitter.value(x, parameters);
            }

            @Override
            public double[] gradient(double x, double... parameters) {
                return fitter.gradient(x, parameters);
            }
        };

        double[] predictedData = new double[forecastHorizon];
        for (int i = 0; i < 4; i++) {
            WeightedObservedPoints points = new WeightedObservedPoints();
            for (int j = 0; j < k; j++) {
                points.add(j, data[i * k + j]);
            }

            double[] parameters = fitter.fit(points.toList());
            for (int j = 0; j< forecastHorizon; j++) {
                predictedData[j] += function.value(j + k, parameters);
            }
        }

        // 對預測值進行歸一化處理
        double sum = 0;
        for (double value : predictedData) {
            sum += value;
        }
        for (int i = 0; i< forecastHorizon; i++) {
            predictedData[i] /= sum;
        }

        return predictedData;
    }

    public static void main(String[] args) {
        double[] data = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12}; // 季度數據
        int forecastHorizon = 4; // 預測未來4個季度的數據

        double[] predictedData = predictQuarterlyData(data, forecastHorizon);
        System.out.println("Predicted data: " + Arrays.toString(predictedData));
    }
}

這個示例中，我們使用了一個簡單的多項式擬合方法來預測季度數據。你可以根據實際需求修改這個方法，以適應更復雜的數據預測場景。