在Java中，我們可以使用第三方庫來實現ARIMA模型與機器學習庫的集成。一個常用的庫是Apache Commons Math，它提供了一些統計和數學工具，可以用來實現ARIMA模型。

首先，我們需要引入Apache Commons Math庫的依賴，然后就可以使用它提供的類來實現ARIMA模型。下面是一個簡單的示例代碼：

import org.apache.commons.math3.analysis.function.Gaussian;
import org.apache.commons.math3.time.*;
import org.apache.commons.math3.random.*;

public class ARIMAModel {
    public static void main(String[] args) {
        // 創建ARIMA模型
        ARIMAModel arimaModel = new ARIMAModel();

        // 生成ARIMA模型所需的數據
        double[] data = generateData();

        // 擬合ARIMA模型
        arimaModel.fit(data);

        // 預測未來數據
        double[] forecast = arimaModel.forecast(10);

        // 打印預測結果
        for (int i = 0; i < forecast.length; i++) {
            System.out.println("Forecast " + i + ": " + forecast[i]);
        }
    }

    // 生成示例數據
    private static double[] generateData() {
        double[] data = new double[100];
        RandomGenerator random = new JDKRandomGenerator();
        for (int i = 0; i < data.length; i++) {
            data[i] = random.nextGaussian();
        }
        return data;
    }

    // 擬合ARIMA模型
    private void fit(double[] data) {
        // 在這里實現ARIMA模型的擬合過程
    }

    // 預測未來數據
    private double[] forecast(int n) {
        double[] forecast = new double[n];
        // 在這里實現ARIMA模型的預測過程
        return forecast;
    }
}

在上面的示例代碼中，我們首先生成了一些示例數據，然后使用ARIMAModel類來擬合ARIMA模型，并預測未來數據。在fit方法和forecast方法中，我們可以實現ARIMA模型的擬合和預測過程。

要注意的是，Apache Commons Math庫提供了一些基本的統計和數學功能，但并沒有專門的ARIMA模型實現。因此，實際應用中可能需要自己實現ARIMA模型的算法或者使用其他第三方庫來實現。