MATLAB时序预测完整源代码

### 回答1：
以下是一个使用 MATLAB 进行时序预测的完整源代码，其中使用了自回归（AR）模型：

% 加载数据
data = load('data.mat');
data = data.data;

% 将数据按照 80:20 的比例分成训练集和测试集
train_data = data(1:800);
test_data = data(801:end);

% 训练 AR 模型
Mdl = arima(10,0,0);
EstMdl = estimate(Mdl,train_data);

% 预测测试集
[YPred,~,YCIM] = forecast(EstMdl,200,'Y0',train_data);

% 绘制预测结果
figure
plot(data)
hold on
plot(801:1000,YPred,'r')
plot(801:1000,YCIM,'m--')
legend('原始数据','预测数据','置信区间')

在此代码中，我们首先加载数据，然后将其分成训练集和测试集。之后，我们使用 `arima` 函数创建一个自回归模型，并使用 `estimate` 函数训练该模型。最后，我们使用 `forecast` 函数对测试集进行预测，并使用 `plot` 函数绘制预测结果和置信区间。

需要注意的是，此代码仅仅是一个简单的示例，可能无法满足所有的时序预测需求。在实际应用中，我们需要根据具体情况对模型进行调整和优化。

### 回答2：
MATLAB时序预测的完整源代码如下：

% 步骤1: 导入数据和预处理
data = load('data.csv'); % 导入数据集，假设为csv格式
data = data(:, 2); % 提取需要预测的时序数据列
n = length(data); % 数据点个数

% 步骤2: 划分训练集和测试集
train_size = floor(0.8 * n); % 训练集占80%
train_data = data(1:train_size); % 前80%数据为训练集
test_data = data(train_size+1:end); % 后20%为测试集

% 步骤3: 模型训练和预测
model = arima(1, 0, 0); % ARIMA模型，这里使用AR(1)模型
trained_model = estimate(model, train_data); % 拟合训练数据集
[forecast, ~] = forecast(trained_model, numel(test_data)); % 预测测试数据

% 步骤4: 结果评估
mse = mean((forecast - test_data).^2); % 均方误差评估模型准确性

% 步骤5: 可视化结果
figure;
plot(data, 'b', 'LineWidth', 2); % 原始数据
hold on;
plot([train_size+1:n], forecast, 'r', 'LineWidth', 2); % 预测结果
title('时序预测结果');
xlabel('时间步');
ylabel('数值');
legend('原始数据', '预测数据');

这段代码实现了一个简单的ARIMA(1, 0, 0)模型对时序数据进行预测。首先，代码导入数据集并进行预处理，提取需要预测的时序数据。然后，将数据集划分为训练集和测试集。接下来，使用ARIMA(1, 0, 0)模型拟合训练集，并使用拟合模型预测测试集的数据。模型的准确性通过计算预测结果和测试集数据的均方误差来评估。最后，代码将原始数据和预测结果可视化展示，以便观察预测效果。