%% 时间序列预测 P = zzff(185:end); %xlsread('') .mat F = zzff(28:274) ;

这段代码是进行时间序列预测的一部分。它使用了之前定义的变量zzff，其中包含了要进行预测的时间序列数据。

首先，代码使用索引对zzff进行了切片，选择了从索引185到最后的部分，并将结果赋值给变量P。这样做可能是为了排除初始部分的数据，以便更准确地进行预测。

接着，代码又使用索引对zzff进行了切片，选择了从索引28到索引274的部分，并将结果赋值给变量F。这个切片可能是为了选择一个较小的时间范围，用于比较实际观测值和预测值。

需要注意的是，代码中还有被注释掉的代码"xlsread('')"和".mat"。这些可能是之前尝试读取其他文件或保存数据的代码，但在这段代码中并没有被使用到。

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if rawDataStr{i,1}=="DC14"&& rawDataStr{i,2}=="DC10" hy1(s1,1)=rawDataNum(i-1,1); s1=s1+1; end if rawDataStr{i,1}=="DC20"&&rawDataStr{i,2}=="DC35" hy2(s2,1)=rawDataNum(i-1,1);clear all clc close all %% 读取比赛数据集 [rawDataNum, rawDataStr] = xlsread('附件1：物流网络历史货量数据.xlsx'); [m,n]=size(rawDataNum); %% 提取特定线路的数据为后续的时间序列预测或神经网络预测用 s1=1; s2=1; s3=1; for i=2:1:m+1 s2=s2+1; end if rawDataStr{i,1}=="DC25"&&rawDataStr{i,2}=="DC62" hy3(s3,1)=rawDataNum(i-1,1); s3=s3+1; end end xlswrite('DC14到DC10的原始货物量值.xlsx',hy1); xlswrite('DC20到DC35的原始货物量值.xlsx',hy2); xlswrite('DC25到DC62的原始货物量值.xlsx',hy3); [m1,n1]=size(hy1); zzff=hy1(m1-279:end,1); T=1:1:280; t0=datetime(2022,12,31); data1=[]; for i=1:length(T) data1=[data1,t0-caldays(i)]; % caldays自增，获取数组内的日期格式数据，便于绘图，下同 end

这段代码看起来是用来处理物流网络历史货量数据的。首先，它从名为"附件1：物流网络历史货量数据.xlsx"的Excel文件中读取原始数据。然后，它根据特定的条件筛选出与"DC14到DC10"、"DC20到DC35"和"DC25到DC62"线路相关的数据。

接下来，它将筛选出的数据分别保存到名为"DC14到DC10的原始货物量值.xlsx"、"DC20到DC35的原始货物量值.xlsx"和"DC25到DC62的原始货物量值.xlsx"的Excel文件中。

最后，它根据时间序列创建一个日期数组，用于绘制图表。

需要注意的是，在代码的开头有一行代码清除所有变量、清空命令窗口和关闭所有图表。这可能是为了确保代码从一个干净的环境开始执行。