我需要一段matlab的多步预测模型的程序

以下是一个简单的 MATLAB 多步预测模型的程序示例：

% Input data
data = [1 2 3 4 5 6 7 8 9 10];

% Training data
train_data = data(1:6);

% Testing data
test_data = data(7:end);

% Number of time steps to predict
num_steps = 3;

% Create input/output data for training
X_train = [];
Y_train = [];
for i = 1:(length(train_data)-num_steps)
    X_train = [X_train; train_data(i:i+num_steps-1)];
    Y_train = [Y_train; train_data(i+num_steps)];
end

% Train linear regression model
model = fitlm(X_train, Y_train);

% Create input/output data for testing
X_test = [];
Y_test = [];
for i = 1:(length(test_data)-num_steps)
    X_test = [X_test; test_data(i:i+num_steps-1)];
    Y_test = [Y_test; test_data(i+num_steps)];
end

% Predict future values
Y_pred = [];
for i = 1:length(X_test)
    Y_pred = [Y_pred; predict(model, X_test(i,:))];
end

% Calculate RMSE
rmse = sqrt(mean((Y_test - Y_pred).^2));
disp(['RMSE: ', num2str(rmse)]);

该程序使用线性回归模型来预测输入数据的未来几个时间步。程序将前6个数据点用于训练模型，然后使用后面4个数据点进行测试。程序指定要预测的时间步数为3。程序首先将训练数据和测试数据转换为输入/输出数据，然后使用 fitlm 函数训练线性回归模型。程序使用该模型来预测测试数据的未来值，并计算预测值与实际值之间的均方根误差（RMSE）。