準備數據集：首先需要準備用于訓練和預測的時間序列數據集，確保數據集具有時間序列特性。
引入ARIMA模型：在Java中，可以使用第三方庫如JPMML-ARIMA來實現ARIMA模型。首先需要引入對應的依賴庫。
訓練模型：使用數據集訓練ARIMA模型。可以通過調用庫中的相關方法來進行模型訓練，通常需要指定ARIMA模型中的參數。
預測：使用訓練好的ARIMA模型對未來時間點進行預測。可以調用庫中的方法來進行預測，通常需要指定預測的時間范圍。
輸出結果：將預測結果輸出，通常可以將預測結果可視化展示或保存到文件中。
調參優化：根據預測結果進行模型調參和優化，以提高模型的準確性和穩定性。
部署應用：將訓練好的模型部署到生產環境中，用于實時預測或分析時間序列數據。
以上是Java中使用ARIMA模型進行訓練和預測的基本流程，可以根據具體需求和數據特性進行相應的調整和擴展。
