首先，我们需要检查模型是否已经过充分的训练和验证。ARIMA模型的性能受到参数选择的影响，因此可能需要尝试不同的参数组合来找到最佳的拟合效果。此外，还可以考虑使用其他时间序列预测方法，如指数平滑状态空间模型（ETS）或者长短时记忆网络（LSTM），这些方法可能在某些情况下提供更好的预测性能。 其次，我们需要确保数据的平稳性。非平稳数据可能导致ARIMA模型无法正确地捕捉到数据的趋势和周期性。在这种情况下，可以通过差分或其他变换方法将数据转换为平稳形式。 最后，我们可以考虑使用交叉验证技术来评估模型的泛化能力。通过将数据集划分为训练集和测试集，并在多个训练集上重复建模和预测过程，我们可以更好地了解模型在不同数据子集上的表现，并据此调整模型参数以提高预测精度。 总之，确保ARIMA模型预测值的95%置信区间准确需要综合考虑模型训练、数据预处理以及交叉验证等多个方面。通过不断调整和优化模型，我们可以提高预测的准确性和可靠性。