MATLAB用polyval函数对时间序列模型计算预测区间

要使用MATLAB的polyval函数对时间序列模型进行预测区间计算，需要先根据时间序列数据构建模型。一般来说，可以使用MATLAB中的arima模型函数来构建ARIMA模型。

具体步骤如下：

1. 导入时间序列数据

data = readtable('data.csv');
y = data.Var1; % 这里假设数据在第一列

2. 构建ARIMA模型

Mdl = arima(p,d,q);
EstMdl = estimate(Mdl, y);

其中，p、d、q是ARIMA模型的阶数，可以根据实际情况进行设置，建议使用AIC或BIC准则选择最优模型。

3. 预测未来的数据

[yPred, yPredCI] = forecast(EstMdl, n, 'Y0', y);

其中，n是需要预测的未来时间步数，Y0是模型的起始状态，这里使用y作为起始状态。

4. 计算预测区间

lower = yPredCI(:,1); % 下限
upper = yPredCI(:,2); % 上限

这样就可以得到预测区间的上限和下限值，可以进一步进行可视化或其他处理。