滚动预测matlab代码

滚动预测（rolling forecast）是指在时间序列预测中，每次预测都使用最新的观测值并更新模型。以下是一个简单的MATLAB代码示例：

假设我们有一个时间序列数据`y`，我们要使用ARIMA模型进行滚动预测，每次预测下一个值，并将该值添加到序列中，以供下一次预测使用。

% 假设我们已经有一个时间序列数据y，以及一个ARIMA(p,d,q)模型
% 这里我们使用ARIMA(1,1,1)模型作为示例

mdl = arima(1,1,1); % 创建ARIMA模型
window_size = 10; % 滚动窗口大小
num_predictions = length(y) - window_size; % 预测次数

% 初始化预测结果和模型状态
predictions = zeros(num_predictions,1);
init_state = mdl.initState(y(1:window_size));

% 循环预测每个点
for i = 1:num_predictions
    % 从序列中获取当前滚动窗口
    window = y(i:i+window_size-1);
    % 更新模型状态
    [Y,~,init_state] = filter(mdl.AR,mdl.MA,window,init_state);
    % 预测下一个值
    predictions(i) = Y(end);
    % 将预测值添加到序列中
    y(i+window_size) = predictions(i);
end

% 可视化结果
plot(y,'b'); hold on;
plot(window_size+1:length(y),predictions,'r');
legend('原始数据','预测结果');

这段代码将使用ARIMA(1,1,1)模型对时间序列进行滚动预测，窗口大小为10，预测结果将被保存在`predictions`向量中，并将预测值添加到原始序列`y`中。最后，我们将使用Matlab的`plot`函数可视化结果。