时间序列模型预测天气代码

以下是一个基于ARIMA模型的MATLAB天气预测代码示例：

% 导入历史天气数据
data = load('weather_data.mat');

% 对数据进行预处理和特征提取
% ...

% 建立ARIMA模型
Mdl = arima('ARLags',1:12,'D',1,'MALags',1:12,'Seasonality',12);

% 训练模型
EstMdl = estimate(Mdl,data);

% 对未来天气进行预测
nPeriods = 12;
[YF, YMSE] = forecast(EstMdl,nPeriods,'Y0',data);

% 可视化预测结果
figure;
plot(data);
hold on;
plot(length(data)+1:length(data)+nPeriods,YF,'r');
legend('历史天气数据','预测未来天气');

其中，'weather_data.mat'是存储历史天气数据的MATLAB数据文件，需要根据实际数据进行修改。'ARLags'和'MALags'分别表示AR和MA的滞后阶数，'D'表示差分阶数，'Seasonality'表示季节周期。在训练模型后，使用'forecast'函数可以对未来天气进行预测，其中'nPeriods'表示预测的时间段数。最后，用'plot'函数可视化预测结果。