ARIMA预测失败，因为“当ARIMA与X数组匹配时，还必须为其提供一个用于预测或更新观测值的ARIMA。”

ARIMA（自回归移动平均模型）是一种常用的时间序列预测模型，用于分析和预测时间序列数据。它结合了自回归（AR）和移动平均（MA）的概念，可以对时间序列数据的趋势、季节性和随机性进行建模和预测。

在使用ARIMA模型进行预测时，需要提供一个用于预测或更新观测值的ARIMA。这意味着需要给定一个包含历史观测值的数组（通常称为X数组），以便ARIMA模型可以基于这些观测值进行预测或更新。

ARIMA模型的预测失败可能是由于以下原因之一：

1. 数据不适合ARIMA模型：ARIMA模型对数据的要求是具有一定的平稳性，即数据的均值和方差在时间上保持稳定。如果数据具有明显的趋势或季节性，可能需要进行预处理（如差分或季节性调整）才能适用于ARIMA模型。
2. 参数选择不当：ARIMA模型有三个参数：p、d和q，分别代表自回归阶数、差分阶数和移动平均阶数。选择不合适的参数值可能导致模型无法准确地捕捉数据的特征。
3. 数据量不足：ARIMA模型通常需要足够的历史数据来进行准确的预测。如果数据量太少，模型可能无法捕捉到数据的潜在模式和趋势。

针对ARIMA预测失败的问题，可以尝试以下解决方法：

1. 检查数据的平稳性：使用统计方法（如ADF检验）来检验数据的平稳性。如果数据不平稳，可以尝试进行差分或季节性调整等预处理方法，使数据满足ARIMA模型的要求。
2. 调整参数：尝试不同的参数组合，通过模型评估指标（如AIC、BIC）来选择最佳的参数组合。可以使用自动化工具或网格搜索等方法来搜索最佳参数。
3. 增加数据量：如果数据量较少，可以考虑增加数据的时间跨度或收集更多的历史数据，以提高模型的准确性。

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