matlab中forecast函数

在MATLAB中，forecast函数用于根据时间序列数据的历史值预测未来值。该函数使用指定的时间序列模型来生成预测。

以下是forecast函数的语法：

[yPred, yPredCI] = forecast(Mdl, X, 'Name', Value)

其中，Mdl是时间序列模型对象，X是一个包含历史数据的向量、矩阵或表格，yPred是预测的未来值向量，yPredCI是包含预测区间的置信区间的矩阵。

参数Name-Value对用于指定其他选项，如预测步数和预测区间宽度。例如，将'NumPeriods'设置为5将预测5个未来值，将'Alpha'设置为0.05将使用95%的置信区间。

以下是一个使用forecast函数预测未来销售数据的示例：

load Data_Sales
Mdl = arima(2,1,0);
EstMdl = estimate(Mdl,Data);
[yPred, yPredCI] = forecast(EstMdl,5,'Y0',Data);
figure
plot(Data,'Color',[.7,.7,.7])
hold on
h1 = plot(length(Data)+(1:5),[Data(end);yPred],'-k');
h2 = plot(length(Data)+(1:5),yPredCI,'r--');
legend([h1,h2],'Forecast','95% Confidence Intervals',...
    'Location','NorthWest')
title('Forecast and 95% Confidence Intervals')
hold off

在此示例中，将Data_Sales加载到工作区中，并使用arima模型拟合数据。然后，使用forecast函数预测未来5个销售数据，并绘制预测结果和95%的置信区间。