matlab时间序列预测代码

时间序列预测是一种常见的预测方法，Matlab提供了很多工具箱和函数来实现时间序列预测。下面是一个简单的时间序列预测代码示例：

% 加载数据
load sunspot.dat

% 将数据集分成训练集和测试集
train_data = sunspot(1:250, 2);
test_data = sunspot(251:end, 2);

% 设置AR模型阶数
p = 10;

% 用ar函数拟合AR模型
model = ar(train_data, p);

% 预测测试集数据
y_pred = predict(model, test_data, p);

% 绘制预测结果和真实结果的对比图
figure;
plot(y_pred, 'r');
hold on;
plot(test_data, 'b');
legend('预测结果', '真实结果');

这段代码使用了Matlab中的ar函数来拟合AR模型，然后预测测试集数据。最后，它绘制了预测结果和真实结果的对比图。

需要注意的是，这只是一个简单的时间序列预测代码示例。实际应用中，需要根据具体的数据集和预测任务进行相应的调整和优化。