1、模型改进：在传统的多变量时间序列预测方法的基础上，进行改进和优化，如可以尝试使用更复杂的模型，如递归神经网络或长短期记忆网络等深度学习模型，来提高预测的精度和稳定性。2、引入新变量：在预测模型中引入新的变量，如外部经济指标、变动、自然灾害等，以增加模型的解释力度，同时可以考虑将时序数据在不同尺度上进行分解，提取出更多的模式信息，提高预测的准确性。