时间序列预测模型matlab

Matlab 有很多时间序列预测模型，这里介绍几种常用的模型：

1. ARIMA 模型

ARIMA 模型是一种广泛用于时间序列预测的统计模型，可以对时间序列的趋势、季节性和周期性进行建模，并预测未来的趋势。在 Matlab 中，可以使用 arima 函数来构建 ARIMA 模型，使用 forecast 函数进行预测。

2. 神经网络模型

神经网络模型是一种非参数模型，可以对时间序列数据进行建模和预测。在 Matlab 中，可以使用 narnet 函数来构建神经网络模型，使用 sim 函数进行预测。

3. 随机游走模型

随机游走模型是一种基于随机漫步过程的预测模型，可以用于预测未来的趋势。在 Matlab 中，可以使用 randomwalk 函数来构建随机游走模型，使用 forecast 函数进行预测。

4. 支持向量机模型

支持向量机模型是一种广泛用于时间序列预测的非参数模型，可以对时间序列的非线性关系进行建模，并预测未来的趋势。在 Matlab 中，可以使用 svmtrain 函数来构建支持向量机模型，使用 svmpredict 函数进行预测。

以上是常用的 Matlab 时间序列预测模型，具体使用时可以根据实际情况选择合适的模型。