对于data1长度为276，维度为1的数据，在matlab中以8：2的训练和验证比，分别用knn和ann进行训练和验证，并向后预测30个单位，并做图的matlab代码实现

在MATLAB中，你可以使用`cvpartition`函数来进行数据划分，然后使用`knnsearch`和`fitnet`函数分别进行KNN和神经网络（ANN）的训练。下面是一个简单的示例代码，假设你的数据存储在变量`data1`中：

% 定义数据和标签
X = data1'; % 转置处理，因为通常输入到模型的是列向量
y = ...; % 假设y是你想要预测的目标值

% 划分数据集为训练集和验证集
c = cvpartition(size(X,1), 'HoldOut', 0.2); % 80%训练，20%验证
idxTrain = training(c);
idxValid = test(c);

% KNN模型
trainData = X(idxTrain,:);
trainLabels = y(idxTrain,:);
testData = X(idxValid,:);
testLabels = y(idxValid,:);

knnModel = knnsearch(trainData, testData'); % 训练KNN模型
predKNN = predict(knnModel, [X(end-29:end,:)]); % 预测后30步

% ANN模型
annModel = fitnet(10); % 假设我们用10层的神经网络
annModel = train(annModel, trainData, trainLabels); % 训练ANN
predANN = net.predict(testData); % 预测验证集
predANN = net.predict([X(end-29:end,:)]); % 后30步预测

% 绘制预测结果
figure;
subplot(2,1,1)
plot(y, 'b', 'LineWidth', 2);
hold on;
plot(predKNN, 'r--', 'LineWidth', 1.5, 'DisplayName', 'KNN');
plot(predANN, 'g:', 'LineWidth', 1.5, 'DisplayName', 'ANN');
title('Predicted vs Actual Values');
legend;

subplot(2,1,2)
plot(range(length(y)), predKNN(end:-1:end-30)', 'r--', 'LineWidth', 1.5);
plot(range(length(y)), predANN(end:-1:end-30)', 'g:', 'LineWidth', 1.5);
title('Prediction for Next 30 Steps');
xlabel('Time (steps)');

请注意，你需要将上述代码中的`y`替换为你实际的标签数据，并根据需要调整神经网络的结构（例如层数、节点数）。此外，如果数据集较大，可能会更倾向于使用交叉验证而非简单的 HoldOut 分割。