ARIMA模型（Autoregressive Integrated Moving Average Model）是一種常用于時間序列分析的統計模型，用來預測未來時間序列的值。ARIMA模型包括自回歸（AR）、差分（I）和移動平均（MA）這三個部分。

ARIMA模型的核心思想是對時間序列數據進行平穩化處理，然后分析序列的自相關和偏自相關函數，確定AR、MA和差分的階數，最后建立ARIMA模型進行預測。

在Java中，我們可以使用一些開源的工具包來實現ARIMA模型的建模和預測，比如Apache Commons Math和Econometrics Toolbox等。這些工具包提供了各種統計分析方法和函數，方便我們進行時間序列分析和建模。

下面是一個簡單的Java示例代碼，展示如何使用Apache Commons Math實現ARIMA模型的建模和預測：

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

public class ARIMAModel {
    public static void main(String[] args) {
        double[] data = {10.0, 20.0, 30.0, 40.0, 50.0, 60.0, 70.0, 80.0, 90.0, 100.0};

        OLSMultipleLinearRegression regression = new OLSMultipleLinearRegression();
        regression.newSampleData(data, 1, 10);

        double[] parameters = regression.estimateRegressionParameters();
        System.out.println("ARIMA parameters: ");
        for (double param : parameters) {
            System.out.println(param);
        }

        double forecast = regression.predict(parameters);
        System.out.println("Forecast value: " + forecast);
    }
}

在這個示例中，我們使用OLSMultipleLinearRegression類來實現ARIMA模型的建模和預測。首先，我們提供了一組時間序列數據data，然后使用newSampleData方法將數據加載到回歸模型中。最后，使用estimateRegressionParameters方法得到ARIMA模型的參數，再使用predict方法進行預測。

需要注意的是，ARIMA模型在實際應用中需要根據具體的時間序列數據和問題來確定模型的參數和階數，需要一定的統計知識和經驗。建議在使用ARIMA模型時，結合其他統計方法和工具進行分析和驗證，以提高預測的準確性和可靠性。