对于自相关严重的序列，提高预测精度的关键在于正确理解和处理这种自相关性。以下是一些方法：1.选择合适的模型：对于自相关序列，使用能够处理自相关的模型如ARIMA（自动回归积分移动平均模型）或者其变种如SARIMA，VAR等，会有更好的效果。
2.使用滞后变量：在ARIMA模型中，你可以使用滞后变量来捕捉序列的自相关性。滞后变量是先前的观察结果，它们被包含在模型中以帮助预测未来的值。
3.消除趋势和季节性：如果你的序列包含趋势或季节性，这可能会掩盖其自相关性。因此，尝试消除这些趋势和季节性后再进行建模可能会有所帮助。
4.数据标准化：在处理自相关数据时，应确保数据已经被适当地标准化。因为如果数据没有标准化，可能会引入额外的自相关性。
5.使用模型的正则化：在训练模型时，可以尝试正则化以减少过拟合的影响。例如，你可以使用L1（Lasso）或L2（Ridge）正则化，或者使用更复杂的正则化策略。
6.交叉验证：通过使用交叉验证，你可以评估模型的预测能力，并识别是否存在过拟合。交叉验证可以帮助你确定模型对未见过的数据的预测能力。
7.使用更复杂的模型：如果简单的ARIMA模型无法提供足够的精度，你可以尝试使用更复杂的模型，如神经网络、支持向量机（SVM）或者随机森林等。
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