matlab气温预测时间序预测

使用 MATLAB 进行气温预测的时间序列预测，可以采用 ARIMA 模型或者 LSTM 神经网络模型。

ARIMA 模型是一种经典的时间序列预测模型，它基于时间序列的自回归和滑动平均等统计特性，可以对未来时间点的值进行预测。在 MATLAB 中，可以使用 `arima()` 函数来构建 ARIMA 模型，并使用 `forecast()` 函数进行预测。

另外，LSTM 神经网络模型也可以用于时间序列预测。具体实现可以参考 MATLAB 自带的 Deep Learning Toolbox 中的示例代码。需要注意的是，LSTM 模型的训练需要更多的时间和计算资源。

总之，针对气温预测的时间序列预测问题，可以根据具体情况选择合适的模型进行建模和预测。