请问matlab预测未来数据的方法和代码

Matlab中预测未来数据的方法有很多种，以下是其中的一些方法和对应的代码：

1. 基于时间序列的预测方法

% 导入数据
data = readtable('data.csv');
y = data.y;

% 拆分数据集
train_size = floor(length(y)*0.8);
train_y = y(1:train_size);
test_y = y(train_size+1:end);

% 定义时间序列模型
model = arima(2,1,2);

% 拟合模型
model_fit = estimate(model, train_y);

% 预测未来数据
[y_pred, y_pred_ci] = forecast(model_fit, length(test_y));

% 绘制预测结果与实际结果的对比图
figure;
plot(train_y, 'b');
hold on;
plot(train_size+1:length(y), test_y, 'g');
plot(train_size+1:length(y), y_pred, 'r');
legend('train', 'test', 'forecast');

2. 基于机器学习的预测方法

% 导入数据
data = readtable('data.csv');
X = data(:, 1:end-1);
y = data.y;

% 拆分数据集
train_size = floor(length(y)*0.8);
train_X = X(1:train_size, :);
train_y = y(1:train_size);
test_X = X(train_size+1:end, :);

% 定义机器学习模型
model = fitlm(train_X, train_y);

% 预测未来数据
y_pred = predict(model, test_X);

% 绘制预测结果与实际结果的对比图
figure;
plot(train_y, 'b');
hold on;
plot(train_size+1:length(y), y(train_size+1:end), 'g');
plot(train_size+1:length(y), y_pred, 'r');
legend('train', 'test', 'forecast');

以上是两种常用的预测方法和对应的示例代码，具体的使用需要根据数据的特点和算法的适用性进行选择和调整。