时许预测matlab代码

在MATLAB中，进行时间序列预测通常使用ARIMA、State-Space Model等工具箱。这里以ARIMA为例，展示基本的时间序列预测代码：

首先，假设我们有一个名为`sales_data.csv`的销售数据文件，我们可以按以下步骤进行简单的时间序列预测：

1. 导入数据：

sales = readtable('sales_data.csv');
sales.Series = table2array(sales.Series);

2. 数据预处理（比如平滑、差分等）：

sales.Series = diff(log(sales.Series)); % 对对数数据取一阶差分以稳定方差

3. 创建ARIMA模型并估计参数：

p = 1; % 自回归阶数
d = 1; % 差分阶数
q = 1; % 移动平均阶数
model = arima(p,d,q);
estMdl = estimate(model, sales.Series);

4. 预测未来几期数据：

numPeriods = 10; % 预测期数
[forecast, confint] = forecast(estMdl, numPeriods, 'ConfidenceLevel', 0.95); % 含置信区间预测

5. 可视化预测结果：

plot(sales.Series, 'b', 'DisplayName', 'Original Series');
hold on;
plot(forecast, 'r', 'DisplayName', 'Predicted Values');
errorbar(forecast, confint, 'k:', 'DisplayName', '95% CI');
legend;