在Java中，可以使用一些開源的庫來實現ARIMA模型的異常檢測與處理，比如Apache Commons Math庫中提供了一些統計分析的工具類，可以用來實現ARIMA模型。

下面是一個簡單的示例代碼，演示了如何使用Apache Commons Math庫來實現ARIMA模型的異常檢測與處理：

import org.apache.commons.math3.stat.regression.OLSMultipleLinearRegression;
import org.apache.commons.math3.stat.regression.SimpleRegression;

public class ARIMADemo {

    public static void main(String[] args) {
        double[] values = {1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0, 7.0, 8.0, 9.0, 10.0};

        OLSMultipleLinearRegression regression = new OLSMultipleLinearRegression();
        double[] lagValues = new double[values.length - 1];
        
        for (int i = 1; i < values.length; i++) {
            lagValues[i-1] = values[i-1];
        }

        regression.newSampleData(values, lagValues);
        double[] residuals = regression.estimateResiduals();

        // 計算異常值
        double threshold = 1.96; // 95%置信水平的閾值
        for (int i = 0; i < residuals.length; i++) {
            if (Math.abs(residuals[i]) > threshold) {
                System.out.println("異常值在索引 " + i + " 處，值為 " + values[i]);
            }
        }
    }
}

在上面的示例中，首先初始化了一個包含一些數據值的數組，然后利用OLS（Ordinary Least Squares）最小二乘法進行線性回歸，從而計算出殘差值。最后，通過設置一個閾值來判斷哪些殘差值是異常的。

這只是一個簡單的示例，實際應用中可能需要更復雜的ARIMA模型來處理異常檢測。可以根據具體的需求選擇合適的方法和工具庫來實現。