负荷预测matlab

根据提供的引用内容，MATLAB可以用于负荷预测。负荷预测是通过分析一定时间段内历史负荷数据，建立负荷预测模型，并利用该模型来预测未来一定时间段内的负荷量。在MATLAB中，可以使用ARIMA模型来进行负荷预测。

具体的负荷预测流程大致如下：
1. 数据预处理：对历史负荷数据进行一次差分等处理，将数据转化为稳定的时间序列。
2. 阶数选择：使用残差方差图、最小信息准则（AIC/BIC）等方法，确定合适的AR和MA的阶数，即p和q的值。
3. 参数估计：利用极大似然估计（MLE）等方法，对负荷预测模型进行参数估计。
4. 计算：根据估计的参数，进行未来一段时间的负荷量预测。
5. 结果分析：对预测结果进行分析，评估预测模型的准确性。

需要注意的是，具体的负荷预测方法和步骤可能会因数据特点和需求而有所不同。以上仅为一种常见的流程示例。