模型预测算法matlab代码

对于模型预测算法的MATLAB代码，以下是一个简单的示例：

% 1. 导入数据
data = xlsread('data.xlsx'); % 可根据实际情况修改数据导入方式

% 2. 数据预处理
X = data(:, 1:end-1); % 输入特征
y = data(:, end); % 输出标签

% 3. 拆分数据集
n = size(data, 1);
train_ratio = 0.7; % 训练集比例
train_size = floor(n * train_ratio); % 训练集大小

train_X = X(1:train_size, :);
train_y = y(1:train_size);

test_X = X(train_size+1:end, :);
test_y = y(train_size+1:end);

% 4. 训练模型
model = fitlm(train_X, train_y); % 可根据实际情况选择合适的模型

% 5. 模型预测
y_pred = predict(model, test_X);

% 6. 模型评估
mse = mean((y_pred - test_y).^2); % Mean Squared Error 均方差

% 7. 结果展示
plot(test_y); % 绘制真实标签
hold on;
plot(y_pred); % 绘制预测标签
legend('真实值', '预测值');

以上代码实现了一个简单的模型预测算法，在MATLAB环境中进行数据导入、预处理、拆分数据集、训练模型、预测和评估等步骤。需要注意的是，根据实际情况，可能需要进行一些修改，比如数据导入方式、模型选择等。