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。